Plataforma de software para aceleração de análise de dados em GPU e Aprendizado de Máquina

Aprendizado de Máquina

Acompanhando a tendência de mercado de outras empresas de hardware como Qualcomm e Intel, a NVIDIA anuncia o lançamento de uma nova plataforma open source focada em ciência de dados e aprendizado de máquina (machine learning), a RAPIDS. Os cientistas e analistas de dados passam uma grande parte do seu tempo explorando os dados e iterando nos modelos e algoritmos de aprendizado de máquina. Acelerar esse processo então agiliza o trabalho dos desenvolvedores e é pra isso que a NVIDIA lançou essa plataforma pensando no uso de suas GPUs.

 

As bibliotecas de software que estão disponíveis hoje na plataforma RAPIDS permite executar pipelines de análise e ciência de dados de ponta a ponta em GPUs, exclusivamente. Ele se baseia nos chips GPUs da NVIDIA CUDA para otimização de computação de baixo nível e expõe o paralelismo da GPU e os limites de velocidade de memória de alta largura de banda por meio de interfaces Python fáceis de usar, como as que os desenvolvedores estão acostumados.

 

NVIDIA RAPIDS Fonte- NVIDIA

 

O RAPIDS também oferece APIs para tarefas comuns, tais como as de preparação de dados para análise e ciência de dados, incluindo uma API DataFrame familiar que se integra a algoritmos de aprendizado de máquina para acelerações de pipeline de ponta a ponta. O RAPIDS também inclui suporte para implantações de vários nós, multi-GPU, permitindo processamento e treinamento com conjunto de dados enormes.

 

A plataforma RAPIDS é focada para desenvolvedores que trabalham principalmente desenvolvendo em Python para Ciência de Dados. Então a plataforma foi criada para cientista de dados, pesquisadores, engenheiros ou desenvolvedores que usam Pandas, Dask, Scikit-Learn ou Spark em CPUs e está precisando de acelerações de pipeline em escala. A ferramenta promete acelerações de até 50x para utilização de hardwares NVIDIA (em especial o NVIDIA CUDA). O RAPIDS foi inicialmente concebido para ser de código aberto, publicado sob a licença de código aberto Apache 2.0 e a proposta é que seja construído, suportado e fortalecido pela comunidade de desenvolvedores pelo mundo.

 

A NVIDIA fez parceria com Anaconda, IBM, HPE, Oracle, Databricks para lançamento dessa plataforma e pretende fomentá-la para uso de suas GPUs CUDA.
Veja mais informações em (https://developer.nvidia.com/rapids)

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Thiago Lima
Apaixonado por sistemas digitais e circuitos eletrônicos, ja contabilizo 16 anos trabalhando com desenvolvimento de produtos eletrônicos. Formado na USP Sao Carlos, com mestrado em Engenharia Elétrica no Rochester Institute of Technology pelo CsF, atualmente lidero boa parte das operações do Embarcados, buscando levar conhecimento de sistemas eletrônicos para o Brasil. Experimentar o mundo das startups nos EUA foi transformador. La fui cofundador de uma startup de tecnologia chamada Una, sendo acelerado e incubado por um programa especial de Startups no RIT. Ao final, recebemos um prêmio de melhor startup do programa. No Laboratório Hacker de Campinas sou um dos entusiastas de novas tecnologias e apoio iniciativas da comunidade. Tambem participo de atividades comunitarias e sou um dos responsáveis pela Plataforma Ituiutaba Lixo Zero, onde escrevo regularmente artigos sobre redução de resíduos. Sou sonhador mesmo e quero acender a luz ?

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