엔비디아 래피드, 가속화 된 GPU 분석 및 머신 러닝을위한 새로운 오픈 소스 래피드 라이브러리 세트

독일 뮌헨에서 개최 된 GPU Technology Conference에서 고성능 GPU 및 인공 지능 시장의 선두 주자 인 Nvidia는 새로운 RAPIDS 라이브러리 세트를 발표하여 한 단계 더 발전했습니다. 가속 GPU 분석 및 머신 러닝을위한 오픈 소스.

Nvidia RAPIDS, AI 용 오픈 소스 라이브러리

이번에 엔비디아는 새로운 GPU 플랫폼이나 딥 러닝을위한 새로운 독점 SDK를 발표하지 않고 GPU 스캔 및 머신 러닝 가속화를위한 새로운 오픈 소스 라이브러리 세트를 발표했다. RAPIDS 라고 불리는 새로운 라이브러리 세트는 Scikit Learn 및 Pandas에서 제공하는 것과 유사한 Python 인터페이스를 제공하지만 하나 이상의 GPU에서 가속을 위해 회사의 CUDA 플랫폼 을 활용합니다.

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화요일 전화로 여러 기술 기자 를 브리핑 한 엔비디아 CEO 젠슨 황 (Jensen Huang) 에 따르면 엔비디아는 CPU 전용 구현 대신 RAPIDS 를 사용할 때 훈련 시간이 50 배 더 빠르다고한다. 이 속도는 Nvidia DGX-2 시스템의 XGBoost ML 알고리즘과 관련된 시나리오에서 측정되었지만 CPU 하드웨어 구성에 대해서는 명시 적으로 논의되지 않았습니다.

RAPIDS는 분명히 Apache Arrow 메모리 열 데이터 기술을 통합하고 Apache Spark에서 실행되도록 설계되었습니다. 후자를 염두에두고이 회사는 RAPIDS를 자체 분석 및 AI 플랫폼에 통합 할 Databricks 소프트웨어를 확보했습니다.

그러나 Databricks가 RAPIDS 플랫폼을 지원하는 유일한 큰 이름은 아닙니다. IBM, Hewlett Packard Enterprise 및 Oracle과 같은 기술 대기업도 활동 중입니다.

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