機器學習可以協助企業瞭解客戶、打造更好的產品與服務，並改善營運。透過加速資料科學，企業能比以往更迅速地迭代和產品化解決方案，同時借助龐大的資料集，精準微調模型。
企業運用機器學習技術來改善產品、服務和營運。企業可運用大量歷史資料來建立模型，進而預測客戶行為並改善內部流程。儘管機器學習能為企業提供超乎想像的價值，目前採用的 CPU 方法卻會增加複雜性和開支，導致企業投資報酬率降低。
資料科學加速平台結合最佳硬體和軟體，讓傳統複雜又缺乏效率的機器學習就此消失。現在，資料科學家可以執行快速的功能迭代、使用龐大資料集提供高度精準的預測，並輕鬆將可產生價值的解決方案製成產品。資料科學家可以透過常見的 Python 或 Java API 輕鬆使用 GPU 加速功能，不管是在雲端還是本機上，都能輕鬆快速入門。
運用加速機器學習的強大功能，企業便可提供資料科學家發揮資料最大功效所需的所有工具。
迭代往往代表需要等候回傳結果，且需耗費更多運算能力。因此儘管迭代能提供更理想的結果，資料科學團隊常常會限制迭代，以迅速提供解決方案。
由於運算能力的限制，資料科學團隊經常需要對資料集縮小取樣，導致結果不夠準確、商業決策不盡理想。
將模型轉化到生產的過程耗時且繁瑣，往往需要重構大量程式碼，導致生產週期延長、價值產出延遲。
採用比業界標準 CPU 方法快 19 倍的解決方案，縮短等待流程完成的時間，進而增加可花在迭代和測試解決方案的時間。
運用高效能處理能力分析數 TB 的資料集，提供正確性更高的結果並更快產生報告。
不需學習新工具，只要進行最低限度的程式碼變更，就能加速並擴展現有的資料科學工具鏈。
GPU 加速技術解決方案相比業界標準 CPU 方法，成本效益提高 7 倍，可讓預算發揮最大價值。
運用所有資料，幫助企業領袖做出更好的商業決策、改善組織表現以及貼近客戶需求。
透過一致且直覺化的架構，輕鬆從桌上型電腦擴充到多節點、多 GPU 叢集。
NVIDIA 提供的解決方案可加速企業機器學習作業，可適用於建立新模型，以及微調關鍵業務支援流程的效能。NVIDIA 的解決方案結合最佳化高效能機器學習硬體和軟體，讓企業能從資料獲得富有啟發性的見解。有了 RAPIDS 與 NVIDIA CUDA，資料科學家可以加速 NVIDIA GPU 上的機器學習流程，將資料載入、處理和訓練等機器學習作業時間從數天縮短至數分鐘。使用熟悉的 Python 或 Java 語言操控 CUDA 的強大功能，輕鬆入門加速機器學習。
RAPIDS 為新的高效能資料科學生態系奠定基礎，並利用互通性降低使用門檻。與 Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost 與 Numba 等頂尖的資料科學框架，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Apache MxNet 等眾多深度學習框架整合，可提高採用率，並促進與其他框架的整合。透過 GPU 加速技術、RAPIDS 超參數最佳化 (HPO) 和 RAPIDS 森林推論函式庫 (FIL) 等機器學習生態系的創新，讓耗時的運算時間縮減到短短幾秒鐘。
不論是使用 SageMaker、EC2 還是 EKS，現在都可以在 Amazon Web Services 上開始使用 RAPIDS
不論是使用 CloudAI 或 DataProc，現在都可以在 Google 雲端上開始使用 RAPIDS。
不論是使用 AzureML 或其他選擇，現在都可以在 Microsoft Azure 上開始使用 RAPIDS
著手使用機器學習。
全新的資料科學工作站。
適用企業生產的人工智慧系統。
多功能、加速的機器學習。