最近花姐發(fā)現(xiàn)有諸多的小伙伴們對(duì)于Nvidia RAPIDS庫(kù)通過(guò)GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)AI個(gè)問(wèn)題都頗為感興趣的,大家也都想要及時(shí)了解到Nvidia RAPIDS庫(kù)通過(guò)GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)AI相關(guān)信息,那么花姐今天就來(lái)為大家梳理下具體的關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的一些消息吧。
在德國(guó)慕尼黑舉行的GPU技術(shù)會(huì)議上,高性能GPU和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia宣布推出了一套新的開(kāi)源RAPIDS庫(kù),用于GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí),這又邁出了一步。
這次Nvidia不會(huì)宣布用于深度學(xué)習(xí)的新GPU平臺(tái)或新的專有SDK,而是用于GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的一組新的開(kāi)源庫(kù)。綽號(hào)為RAPIDS的新庫(kù)將提供類似于Scikit Learn和Pandas的Python接口,但將利用該公司的CUDA平臺(tái)在一個(gè)或多個(gè)GPU上加速。
Nvidia首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)周二通過(guò)電話通知了幾位技術(shù)記者。據(jù)稱,使用RAPIDS而非純CPU實(shí)施,Nvidia的培訓(xùn)時(shí)間縮短了50倍。盡管未明確討論CPU的硬件配置,但在Nvidia DGX-2系統(tǒng)中使用XGBoost ML算法的情況下已測(cè)量了該速度。
RAPIDS顯然包括Apache Arrow內(nèi)存列數(shù)據(jù)技術(shù),并且旨在在Apache Spark上運(yùn)行。在這種情況下,該公司已從Databricks購(gòu)買(mǎi)了將RAPIDS集成到其自己的分析和IA平臺(tái)中的軟件。
但是,Databricks并不是RAPIDS平臺(tái)背后的唯一大牌。IBM,Hewlett Packard Enterprise和Oracle等技術(shù)巨頭也在行動(dòng)。
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