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在德国慕尼黑举行的gpu技术会议上,高性能gpu和人工智能领域的领导者nvidia宣布推出了一套新的开源rapids库,用于gpu加速的分析和机器学习,这又迈出了一步。
这次nvidia不会宣布用于深度学习的新gpu平台或新的专有sdk,而是用于gpu加速的分析和机器学习的一组新的开源库。绰号为rapids的新库将提供类似于scikit learn和pandas的python接口,但将利用该公司的cuda平台在一个或多个gpu上加速。
nvidia首席执行官黄仁勋(jensen huang)周二通过电话通知了几位技术记者。据称,使用rapids而非纯cpu实施,nvidia的培训时间缩短了50倍。尽管未明确讨论cpu的硬件配置,但在nvidia dgx-2系统中使用xgboost ml算法的情况下已测量了该速度。
rapids显然包括apache arrow内存列数据技术,并且旨在在apache spark上运行。在这种情况下,该公司已从databricks购买了将rapids集成到其自己的分析和ia平台中的软件。
但是,databricks并不是rapids平台背后的唯一大牌。ibm,hewlett packard enterprise和oracle等技术巨头也在行动。
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