GPU—加速數據科學工作流程

GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS

傳統上，數據科學工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴于cpu來加載、過濾和操作數據，訓練和部署模型。gpu大大降低了基礎設施成本，并為使用RAPIDS的端到端數據科學工作流提供了卓越的性能? 開源軟件庫。GPU加速數據科學在筆記本電腦、數據中心、邊緣和云端隨處可見。

ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS

ApacheSpark3.0是Spark的第一個版本，它為分析和人工智能工作負載提供了完全集成和無縫的GPU加速。利用本地或云端的GPU開發Spark
3.0的強大功能，而無需更改代碼。gpu的突破性性能使企業和研究人員能夠更頻繁地訓練更大的模型，最終用AI的力量釋放大數據的價值。

英偉達GPU XGBOOST訓練

GPU加速的XGBoost在單節點和分布式部署中為世界領先的機器學習算法帶來了改變游戲規則的性能。與CPU相比，數據科學團隊的訓練速度要快得多，因此他們可以處理更大的數據集、更快地迭代和優化模型，從而最大限度地提高預測精度和業務價值。

RAPIDS：數據科學圖書館套件

RAPIDS基于NVIDIA CUDA-X人工智能，利用了超過15年的NVIDIA?CUDA?開發和機器學習專業知識。它是一款功能強大的軟件，可以在NVIDIA GPUs中完全執行端到端的數據科學訓練管道，將訓練時間從幾天縮短到幾分鐘。

數據從根本上改變了公司開展業務的方式，推動了對數據科學家的需求，并增加了工作流程的復雜性。借助NVIDIA支持的數據科學工作站，獲得將大量數據轉化為見解并創造出色客戶體驗所需的性能。由領先的工作站提供商構建，將Quadro RTX GPU的功能與加速的CUDA-X AI數據科學軟件相結合，以提供用于數據科學的新型全集成臺式機和移動工作站。

基于世界上最先進的GPU構建

由Quadro RTX GPU驅動的工作站將RTX的強大功能帶入您的數據科學工作流程。在臺式機上獲得多達96 GB的超高速本地內存，在筆記本電腦上獲得高達24 GB的超高速本地內存，以便從任何地方處理最大的數據集和計算密集型工作負載。利用最新的光線跟蹤技術實現高性能的本地可視化，并配置遠程訪問以實現最大的靈活性。借助Quadro RTX，您可以使用工作站來確保最高程度的兼容性，支持和可靠性，從而最大限度地提高生產率，縮短洞察時間并降低數據科學項目的成本。

與GPU加速軟件集成

基于NVIDIA的數據科學工作站配有基于NVIDIA CUDA-X AI構建的經過全面測試和優化的數據科學軟件堆棧。該堆棧具有RAPIDS數據處理和機器學習庫，NVIDIA優化的XGBoost，TensorFlow，PyTorch和其他領先的數據科學軟件，可為企業提供加速的工作流程，以加快數據準備，模型訓練和數據可視化。

RTX 8000上的RAPIDS：空前的數據科學性能

NVIDIA驅動的數據科學工作站將Quadro RTX GPU的功能與RAPIDS的加速功能結合在一起，以減少培訓時間并提供最快的數據科學途徑。

借助NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER簡化部署

NVIDIA Triton Inference Server（以前稱為TensorRT Inference Server）是一種開源軟件，可簡化生產中深度學習模型的部署。Triton
Inference Server使團隊可以從任何基于GPU或CPU的基礎架構上的本地存儲，Google Cloud Platform或AWS S3的任何框架（TensorFlow，PyTorch，TensorRT Plan，Caffe，MXNet或自定義）部署經過訓練的AI模型。它可以在單個GPU上同時運行多個模型，以最大限度地提高利用率，并與Kubernetes集成以進行編排，指標和自動縮放。

增強統一，可擴展的深度學習推理

通過一個統一的架構，可以訓練每個深度學習框架上的神經網絡，并使用NVIDIA TensorRT對其進行優化，然后將其部署為在邊緣進行實時推理。借助NVIDIA DGX ?系統，NVIDIA Tensor Core GPU，NVIDIA Jetson ?和NVIDIA DRIVE ?，NVIDIA提供了端到端，完全可擴展的深度學習平臺。

大規模節省成本

為了使服務器保持最高生產率，數據中心經理必須在性能和效率之間進行權衡。一臺NVIDIA T4服務器可以代替多臺商用CPU服務器來進行深度學習推理應用程序和服務，從而降低能源需求并節省購置成本和運營成本。

總結

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