Itere com grandes conjuntos de dados, implemente modelos analíticos com mais frequência e diminua o custo total de propriedade.
Os workflows de análise de dados são, tradicionalmente, lentos e complicados, dependendo da computação da CPU para a preparação, treinamento e implantação de dados. A ciência de dados acelerada pode impulsionar significativamente o desempenho de workflows analíticos de ponta a ponta, acelerando a geração de valor e reduzindo custos.
As empresas utilizam análises para entender seus dados e auxiliar nas decisões de seus negócios. Embora a análise de dados tenha aberto um vasto potencial, o processamento e a análise de dados baseado em CPU aumentaram a sobrecarga e adicionaram complexidade às operações de negócios, diminuindo o retorno sobre o investimento. A ciência de dados acelerada inicia uma nova era da análise de dados, permitindo que organizações e profissionais obtenham o máximo de seus dados e infraestrutura.
A ciência de dados acelerada oferece melhorias em todo o workflow de análise de dados de ponta a ponta, quer você esteja transformando dados para uso corporativo ou visualizando dados em escala de terabytes para entender um problema específico. Os profissionais de dados podem aproveitar as GPUs NVIDIA com facilidade usando seu conjunto de ferramentas preferido, trazendo o poder da computação de alto desempenho para sua empresa com uma curva mínima de aprendizagem.
Ao aproveitar o poder da análise de dados de alto desempenho, as empresas podem atender melhor seus clientes, desenvolver produtos com mais rapidez e permitir inovações em toda sua estrutura.
Os resultados mostram que as GPUs fornecem custos e economia de tempo importantes para problemas analíticos de Big Data de pequena e grande escala. Usando APIs familiares como Pandas e Dask, em escala de 10 terabytes, o RAPIDS tem um desempenho até 20 vezes mais rápido em GPUs do que em CPU. Usando apenas 16 NVIDIA DGX A100s para atingir o desempenho de 350 servidores baseados em CPU, a solução da NVIDIA é 7 vezes mais econômica, ao mesmo tempo que oferece desempenho de nível HPC.
Gaste menos tempo esperando a conclusão dos processos e mais tempo iterando e testando soluções para responder aos problemas existentes.
Analise conjuntos de dados de vários terabytes com processamento de alto desempenho para gerar resultados de maior precisão e relatórios mais rápidos.
Acelere e dimensione sua cadeia de ferramentas de ciência de dados existente sem a necessidade de aprender novas ferramentas e mudanças mínimas de código.
Trabalhe com transformações de dados em grande escala e forneça conjuntos de dados de alta qualidade com mais rapidez para habilitar profissionais e operações em sua organização.
Compartilhe facilmente a memória do dispositivo em um grande número de bibliotecas analíticas populares para evitar operações de cópia de dados caras e demoradas.
Não gaste um número incontável de horas convertendo arquivos de um formato para outro. Utilize os formatos de dados que funcionam melhor em sua organização.
Maximize seu orçamento com a aceleração da GPU em vez de acumular custos comprando, implantando e gerenciando mais CPUs.
Aproveite todos os seus dados para tomar melhores decisões de negócios, melhorar o desempenho organizacional e atender melhor às necessidades de seus clientes.
Escale sem esforço de um desktop para clusters de vários nós e várias GPU com uma arquitetura consistente e intuitiva.
A NVIDIA oferece soluções para acelerar todo o workflow analítico de ponta a ponta, caso sua organização precise reduzir o tempo de processamento de seus pipelines de ETL ou acelerar para um workflow de machine learning em grande escala. A NVIDIA e seus parceiros fornecem soluções para executar workflows de ciência de dados de seu laptop para o cloud, bem como em locais externos com sistemas certificados pela NVIDIA. Essas soluções combinam hardware e software otimizados para análise de dados de alto desempenho para tornar mais fácil para as empresas obterem o máximo de seus dados. Com os pacotes de software de código aberto RAPIDS e NVIDIA CUDA, os profissionais de dados podem acelerar pipelines de análise em GPUs NVIDIA, reduzindo as operações de análise de dados como carregamento de dados, processamento e treinamento de dias para minutos. O poder do CUDA pode ser aproveitado por meio do familiar Python de linguagens baseadas em Java, tornando simples começar com análises aceleradas.
Trabalhe em pipelines ETL em escala de terabyte em GPUs NVIDIA usando RAPIDS + Spark 3.0 ou Dask para equipar seus profissionais com conjuntos de dados de alta qualidade.
Desenvolva, itere e refine modelos de habilitação de negócios para oferecer suporte às suas operações com RAPIDS cuML e Dask.
Obtenha um entendimento mais profundo de seus dados por meio de visualizações em grande escala com RAPIDS + Plotly Dash.
Gere insights de negócios rapidamente para fortalecer as operações e a tomada de decisões com RAPIDS FIL.