Ciencia de Datos Acelerada por NVIDIA

La única pila de hardware a software optimizada para la ciencia de datos.

GPU: Acelere Sus Workflows de Ciencia de Datos

Los workflows de ciencia de datos han sido tradicionalmente lentos y engorrosos, y dependen de las CPU para cargar, filtrar y manipular datos, y entrenar e implementar modelos. Con el software de IA de NVIDIA, incluidas las bibliotecas de software de código abierto RAPIDS™, las GPU reducen sustancialmente los costos de infraestructura y brindan un rendimiento superior para los workflows de ciencia de datos de extremo a extremo. La ciencia de datos acelerada por GPU está disponible en todas partes: en el portátil, en el data center, en el edge y en la nube.

Características y Beneficios

Maximiza la Productividad

Reduce el tiempo de espera para obtener información valiosa y acelera el ROI.

Completa Más Tareas

Acelera el entrenamiento de machine learning hasta 215 veces y realiza más interacciones, aumenta la experimentación y profundiza la exploración.

Rentabilidad

Reduce los costos de la infraestructura de la ciencia de datos y aumenta la eficacia del data center.

Cambios de Código Cero con RAPIDS

Disponible para Spark, pandas y networkX.

150X

Pandas Más Rápidos con cuDF

*Benchmark en el funcionamiento avanzado de Groupy (5GB) DuckDB Data Benchmark

HW: CPU Intel Xeon Platinum 8480CL y NVIDIA Grace Hopper™ GPU

SW: pandas v1.5 y cudf.pandas v23.10

5X

Spark Más Rápido con el Acelerador RAPIDS para Spark

*Los puntos de referencia NDS 2.0 se ejecutaron con datos decimales de parquet @ SF3K con UCX desactivado

Solo CPU: 8x n1-standard-32

GPU: 8x g2-standard-16, 8x L4 24GB

SW: Spark RAPIDS 24.02

48X

NetworkX MÁS RÁPIDO con cuGraph

*Benchmark en PageRank con conjunto de datos sintéticos que tiene ~16,384 vértices y ~524,288 bordes

HW: CPU Intel Xeon Platinum 8480CL y NVIDIA H100 80GB (1x GPU)

SW: NetworkX v3.2 y cuGraph v23.10

Entrenamiento con XGBoost en GPU de NVIDIA

XGBoost acelerado por GPU proporciona un rendimiento revolucionario al algoritmo líder en el mundo de machine learning tanto en implementaciones distribuidas como de un solo nodo. Con una velocidad de entrenamiento mucho mayor en las CPU, los equipos de ciencia de datos pueden trabajar con conjuntos de datos más grandes, iterarlo más rápidos y ajustar los modelos para aumentar la exactitud de las predicciones y el valor comercial.

Preparación de Datos

XGBoost

De extremo a extremo

CPU: Core i9 | Tiempo de extremo a extremo = Preparación de Datos + Conversión + Entrenamiento + Validación

Comienza hoy mismo a aprovechar XGBoost acelerado por GPU

Soluciones de GPU de NVIDIA para la Ciencia de Datos

Explora la aceleración incomparable en las diferentes soluciones de GPU de NVIDIA.

PC

Comienza a aprovechar el machine learning.

Workstations

Una nueva generación de workstations para la ciencia de datos.

Data Center

Sistemas Certificados por NVIDIA para que Las Empresas Ejecuten Cargas de Trabajo de IA Moderna

Nube

Machine learning versátil y acelerado.

Empresas Aceleradas por GPU en Acción

Maximice el rendimiento, la productividad y el ROI para los workflows de machine learning.

RAPIDS: Conjunto de Bibliotecas para la Ciencia de Datos

RAPIDS, el conjunto diseñado con la IA de NVIDIA CUDA-X, aprovecha más de 15 años de experiencia en machine learning y desarrollo de NVIDIA® CUDA®. Su potente software para ejecutar los procesos integrales de entrenamiento para la ciencia de datos se ejecuta por completo en GPU de NVIDIA, lo que reduce el tiempo de entrenamiento de días a minutos.

Ecosistema de Socios

RAPIDS está abierto para todos y se adopta en los sectores de análisis y ciencia de datos. Nuestros socios están transformando el ecosistema tradicional de análisis de macrodatos con los avances en deep learning, machine learning y análisis acelerados por GPU

Webinars

Transformar el Desarrollo de IA en las Workstations para la Ciencia de Datos con la Tecnología de NVIDIA

Mejorar el Rendimiento y la Productividad de Machine Learning con XGBoost

Ciencia de Datos acelerada por GPU de RAPIDS para la Atención de la Salud

Aceleración de Extremo-a-Extremo de la Ciencia de Datos con RAPIDS y DGX-2

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