La seule solution Hardware-to-Software du marché optimisée pour la Data Science.
Les workflows traditionnels de Data Science basés sur CPU s’avèrent le plus souvent aussi lents que fastidieux en matière de chargement, de filtrage et de manipulation des données, mais aussi d’entraînement et de déploiement. Grâce aux logiciels de NVIDIA pour l'IA, qui incluent les bibliothèques logicielles open-source RAPIDS™, les GPU peuvent réduire les coûts d’infrastructure de manière significative et fournir des performances de pointe pour les workflows de Data Science de bout en bout. La Data Science accélérée par GPU est disponible partout : sur les PC de bureau, sur Data Center, à l'Edge et dans le Cloud.
Réduisez les délais d’attente pour obtenir des informations à haute valeur ajoutée et accélérer le retour sur investissement.
Accélérez jusqu’à 215 fois les procédures d’entraînement des workflows d’apprentissage automatique, avec des itérations plus fréquentes. Expérimentez davantage pour mener à bien vos projets d’exploration.
Réduisez le coût des infrastructures de science des données et améliorez le rendement énergétique de votre Data Center.
Disponibilité sur Spark, pandas et networkX.
* Benchmarking avec une exploitation avancée de Groupy (5GB) via le benchmark de données DuckDB
Matériel : CPU Intel Xeon Platinum 8480CL et GPU NVIDIA Grace Hopper™
Logiciels : pandas version 1.5 et cudf.pandas version 23.10
* Benchmarks NDS 2.0 exécutés sur des données décimales Parquet SF3K avec UCX désactivé
CPU uniquement : 8x n1-standard-32
GPU : 8x g2-standard-16, 8x L4 24 Go
Logiciel : Spark RAPIDS 24.02
* Benchmark sur PageRank avec un jeu de données synthétiques incluant environ 16 384 sommets et 524 288 arêtes
Matériel : CPU Intel Xeon Platinum 8480CL et GPU NVIDIA H100 80 Go
Logiciel : NetworkX v3.2 et cuGraph v23.10
L’accélération de XGBoost par les GPU NVIDIA offre des gains de performance décisif et optimise l’algorithme d’apprentissage automatique le plus important de l’industrie. Grâce à des performances d’entraînement bien plus rapides qu’avec les CPU, les équipes de science des données peuvent prendre en charge des jeux de données plus complexes, apporter un plus grand nombre de modifications et optimiser leurs modèles pour bénéficier d’une meilleure précision et d’une valeur ajoutée plus importante.
CPU: Core i9 | End-to-end time = Préparation des données + conversion + entraînement + validation
Découvrez comment tirer parti de l’accélération GPU de XGBoost
Découvrez une accélération inégalée à travers une variété de solutions GPU NVIDIA.
Maximisez les performances, la productivité et le retour sur investissement de vos workflows d’apprentissage automatique.
RAPIDS, qui exploite NVIDIA CUDA-X AI, repose sur plus de 15 années d’expertise dans l’apprentissage automatique et le développement avec NVIDIA® CUDA®. Cette puissante solution logicielle pour la science des données permet d’exécuter des procédures d’entraînement sur GPU de bout en bout - ce qui réduit la durée de l’entraînement de plusieurs jours à quelques minutes.
La plateforme RAPIDS, ouverte à tous, est en cours d’adoption par les principaux leaders de la science des données et de l’analyse numérique.
Découvrez les solutions matérielles accélérées par RAPIDS