Nvidia: Rapids beschleunigt Datenanalyse und maschinelles Lernen

Der Grafikspezialist stellt das Paket von Open-Source-Bibliotheken auf der GPU Technology Conference in München vor. Sie sollen seine CUDA-Plattform mit GPUs nutzen. Benchmarks zeigen die 50-fache Beschleunigung im Vergleich zu Nur-CPU-Systemen.

Auf der GPU Technology Conference in München hat Nvidia die quelloffenen Bibliotheken Rapids vorgestellt mit dem Versprechen, das Feld der Data Science voranzubringen. Sie sollen Nvidias CUDA-Plattform mit einer oder mehreren GPUs nutzen, um Datenanalyse und maschinelles Lernen zu beschleunigen.

(Bild: Nvidia)

CPU-Computing stößt an seine Grenzen, während sich die weltweite Datenmenge jährlich verdoppelt und das Mooresche Gesetz nicht mehr gilt, argumentiert Nvidia in einem Blogeintrag. Deshalb hätten sich wissenschaftliches Computing und Deep Learning der Nvidia-GPU-Beschleunigung zugewandt. Datenanalyse und maschinelles Lernen allerdings hätten sich die GPU-Leistung noch nicht systematisch erschließen können – was sich jetzt ändern soll. Rapids stelle erstmals eine robuste Plattform für GPU-beschleunigte Data Science bereit: Analyse, maschinelles Lernen und bald auch Datenvisualisierung.

Laut Nvidia zeigen erste Benchmarks eine 50-fache Beschleunigung im Vergleich zu Nur-CPU-Systemen, gemessen mit Rapids auf einem KI-System Nvidia DGX-2. Typische Trainingszeiten könnten demnach von Tagen auf Stunden oder von Stunden auf Minuten schrumpfen. Als eine praktische Anwendung führt Nvidia an, dass etwa Supermarktketten die optimale Lagermenge frischer Früchte für jeden Standort schätzen könnten. GPU-beschleunigte Analysen könnten Kreditinstitute frühzeitig auf das Risiko ausfallender Hypothekentilgungen aufmerksam machen.

Um die Voraussetzungen für Rapids zu schaffen, arbeiteten Nvidia-Ingenieure zwei Jahre lang mit Python-Entwicklern zusammen. Rapids baut auf Open-Source-Projekten einschließlich Apache Arrow, Pandas und Scikit-Learn auf. Es soll sich außerdem mit Apache Spark integrieren, dem von über tausend Organisationen eingesetzten Data-Science-Framework für Rechenzentren. Durch die quelloffenen Bibliotheken hofft der Hersteller außerdem auf weitere Fortschritte durch die Beiträge anderer Entwickler im Open-Source-Ökosystem.

Als Unterstützer von Rapids führt der Grafikspezialist, der sich zunehmend als KI-Pionier sieht, unter anderem Anaconda und Databricks an, das von den Spark-Schöpfern gegründete Unternehmen. Zu den Rapids-Partnern zählen außerdem Namen wie IBM, Hewlett Packard Enterprise und Oracle.

Die Open-Source-Bibliotheken stehen unter der Apache-Lizenz und auf Rapids.ai zum Download bereit. Container-Versionen von Rapids sollen in dieser Woche auf der NVIDIA GPU Cloud Container Registry folgen.

[mit Material von Andrew Brust, ZDNet.com]

Whitepaper

Die Vorteile der Zentralisierung von PC- und Mac-Management an einem Ort

Mac-Computer werden immer beliebter. IT-Abteilungen stehen vor der Aufgabe, diese Geräte zu verwalten und tun sich damit oft schwer. Welche Vorteile die Zentralisierung von PC- und Mac-Management an einem Ort bietet, erklärt dieses Whitepaper.

Themenseiten: Big Data, GPU, KI, Nvidia, Open Source

Fanden Sie diesen Artikel nützlich?
Content Loading ...
Whitepaper

ZDNet für mobile Geräte
ZDNet-App für Android herunterladen ZDNet-App für iOS

Artikel empfehlen:

Neueste Kommentare 

Noch keine Kommentare zu Nvidia: Rapids beschleunigt Datenanalyse und maschinelles Lernen

Kommentar hinzufügen

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *