GPU—加速數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程

GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴于cpu來加載、過濾和操作數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和部署模型。gpu大大降低了基礎(chǔ)設(shè)施成本，并為使用RAPIDS的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)工作流提供了卓越的性能? 開源軟件庫。GPU加速數(shù)據(jù)科學(xué)在筆記本電腦、數(shù)據(jù)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(gè)版本，它為分析和人工智能工作負(fù)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(fā)Spark
3.0的強(qiáng)大功能，而無需更改代碼。gpu的突破性性能使企業(yè)和研究人員能夠更頻繁地訓(xùn)練更大的模型，最終用AI的力量釋放大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

英偉達(dá)GPU XGBOOST訓(xùn)練

GPU加速的XGBoost在單節(jié)點(diǎn)和分布式部署中為世界領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)算法帶來了改變游戲規(guī)則的性能。與CPU相比，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的訓(xùn)練速度要快得多，因此他們可以處理更大的數(shù)據(jù)集、更快地迭代和優(yōu)化模型，從而最大限度地提高預(yù)測(cè)精度和業(yè)務(wù)價(jià)值。

RAPIDS：數(shù)據(jù)科學(xué)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(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)。它是一款功能強(qiáng)大的軟件，可以在NVIDIA GPUs中完全執(zhí)行端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練管道，將訓(xùn)練時(shí)間從幾天縮短到幾分鐘。

數(shù)據(jù)從根本上改變了公司開展業(yè)務(wù)的方式，推動(dòng)了對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求，并增加了工作流程的復(fù)雜性。借助NVIDIA支持的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站，獲得將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為見解并創(chuàng)造出色客戶體驗(yàn)所需的性能。由領(lǐng)先的工作站提供商構(gòu)建，將Quadro RTX GPU的功能與加速的CUDA-X AI數(shù)據(jù)科學(xué)軟件相結(jié)合，以提供用于數(shù)據(jù)科學(xué)的新型全集成臺(tái)式機(jī)和移動(dòng)工作站。

基于世界上最先進(jìn)的GPU構(gòu)建

由Quadro RTX GPU驅(qū)動(dòng)的工作站將RTX的強(qiáng)大功能帶入您的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程。在臺(tái)式機(jī)上獲得多達(dá)96 GB的超高速本地內(nèi)存，在筆記本電腦上獲得高達(dá)24 GB的超高速本地內(nèi)存，以便從任何地方處理最大的數(shù)據(jù)集和計(jì)算密集型工作負(fù)載。利用最新的光線跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)高性能的本地可視化，并配置遠(yuǎn)程訪問以實(shí)現(xiàn)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(chǎn)率，縮短洞察時(shí)間并降低數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成本。

與GPU加速軟件集成

基于NVIDIA的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站配有基于NVIDIA CUDA-X AI構(gòu)建的經(jīng)過全面測(cè)試和優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件堆棧。該堆棧具有RAPIDS數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫，NVIDIA優(yōu)化的XGBoost，TensorFlow，PyTorch和其他領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件，可為企業(yè)提供加速的工作流程，以加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)可視化。

RTX 8000上的RAPIDS：空前的數(shù)據(jù)科學(xué)性能

NVIDIA驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站將Quadro RTX GPU的功能與RAPIDS的加速功能結(jié)合在一起，以減少培訓(xùn)時(shí)間并提供最快的數(shù)據(jù)科學(xué)途徑。

借助NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER簡(jiǎn)化部署

NVIDIA Triton Inference Server（以前稱為TensorRT Inference Server）是一種開源軟件，可簡(jiǎn)化生產(chǎn)中深度學(xué)習(xí)模型的部署。Triton
Inference Server使團(tuán)隊(duì)可以從任何基于GPU或CPU的基礎(chǔ)架構(gòu)上的本地存儲(chǔ)，Google Cloud Platform或AWS S3的任何框架（TensorFlow，PyTorch，TensorRT Plan，Caffe，MXNet或自定義）部署經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型。它可以在單個(gè)GPU上同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模型，以最大限度地提高利用率，并與Kubernetes集成以進(jìn)行編排，指標(biāo)和自動(dòng)縮放。

增強(qiáng)統(tǒng)一，可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)推理

通過一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，可以訓(xùn)練每個(gè)深度學(xué)習(xí)框架上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用NVIDIA TensorRT對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，然后將其部署為在邊緣進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。借助NVIDIA DGX ?系統(tǒng)，NVIDIA Tensor Core GPU，NVIDIA Jetson ?和NVIDIA DRIVE ?，NVIDIA提供了端到端，完全可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。

大規(guī)模節(jié)省成本

為了使服務(wù)器保持最高生產(chǎn)率，數(shù)據(jù)中心經(jīng)理必須在性能和效率之間進(jìn)行權(quán)衡。一臺(tái)NVIDIA T4服務(wù)器可以代替多臺(tái)商用CPU服務(wù)器來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用程序和服務(wù)，從而降低能源需求并節(jié)省購置成本和運(yùn)營成本。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的GPU—加速数据科学工作流程的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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