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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