Nvidia rapids, novo conjunto de bibliotecas de código aberto para rápida análise gpu e aprendizado de máquina

Na Conferência de Tecnologia GPU, realizada na cidade alemã de Munique, a Nvidia, líder de mercado em GPUs de alto desempenho e Inteligência Artificial, deu um passo adiante com o anúncio de um novo conjunto de bibliotecas RAPIDS. código aberto para análise acelerada de GPU e aprendizado de máquina.

Nvidia RAPIDS, bibliotecas de código aberto para IA

Desta vez, a Nvidia não está anunciando uma nova plataforma de GPU, ou um novo SDK proprietário para aprendizado profundo, mas sim um novo conjunto de bibliotecas de código-fonte aberto para verificação acelerada de GPU e aprendizado de máquina. Apelidado de RAPIDS, o novo conjunto de bibliotecas oferecerá interfaces Python semelhantes às fornecidas pelo Scikit Learn e Pandas, mas que aproveitarão a plataforma CUDA da empresa para aceleração em uma ou mais GPUs.

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De acordo com o CEO da Nvidia, Jensen Huang, que informou vários jornalistas de tecnologia por telefone na terça-feira, a Nvidia viu um tempo de treinamento 50x mais rápido ao usar RAPIDS em vez de uma implementação apenas de CPU. Essa velocidade foi medida em cenários envolvendo o algoritmo XGBoost ML em um sistema Nvidia DGX-2, embora a configuração do hardware da CPU não tenha sido explicitamente discutida.

O RAPIDS aparentemente incorpora a tecnologia de dados da coluna de memória Apache Arrow e foi projetado para ser executado no Apache Spark. Com esse último objetivo, a empresa obteve o software Databricks, que integrará o RAPIDS em sua própria plataforma de análise e IA.

No entanto, Databricks não é o único grande nome que suporta a plataforma RAPIDS. Gigantes da tecnologia como IBM, Hewlett Packard Enterprise e Oracle também estão em ação.

Fonte Techpowerup