在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中工作的數(shù)據(jù)科學(xué)家們將能夠借助NVIDIA全新CUDA-X AI庫(kù)實(shí)現(xiàn)速度的大幅提升。

CUDA-X能夠充分利用Tensor Core GPU的延展性，為以下領(lǐng)域提供加速：

應(yīng)用于從數(shù)據(jù)采集、ETL、模型訓(xùn)練、到部署過(guò)程中的數(shù)據(jù)科學(xué)。

用于回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

所有深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，且此版本針對(duì)NVIDIA Tensor Core GPU進(jìn)行了自動(dòng)優(yōu)化。

云端的推理和大規(guī)模Kubernetes部署。

應(yīng)用于PC、工作站、超級(jí)計(jì)算機(jī)云端和企業(yè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)科學(xué)。

應(yīng)用于AWS、Google Cloud和Microsoft Azure AI服務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)。

數(shù)據(jù)科學(xué)。

CUDA-X加速數(shù)據(jù)科學(xué)

在本屆NVIDIA的GTC大會(huì)上推出的CUDA-X AI是唯一針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)加速的端到端平臺(tái)。

隨著企業(yè)轉(zhuǎn)而采用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等人工智能技術(shù)來(lái)更有效地利用數(shù)據(jù)， CUDA-X AI也應(yīng)運(yùn)而生。

適用于數(shù)據(jù)處理、功能判定、訓(xùn)練、驗(yàn)證和部署的典型工作流程，CUDA-X AI讓我們能夠充分利用NVIDIA Tensor Core GPU的延展性來(lái)獨(dú)特地處理此類(lèi)端到端的AI管道。

CUDA-X AI包含十幾個(gè)專(zhuān)用加速庫(kù)，能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工作負(fù)載加速至高達(dá)50倍。它已經(jīng)在通過(guò)cuDF加速數(shù)據(jù)分析；通過(guò)cuDNN加速深度學(xué)習(xí)原語(yǔ)；通過(guò)cuML加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法；通過(guò)DALI加速數(shù)據(jù)處理等。

這些庫(kù)結(jié)合在一起，就能夠?yàn)榈湫虯I工作流程中的每一步提供加速，無(wú)論是使用深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練語(yǔ)音和圖像識(shí)別系統(tǒng)，還是通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估抵押貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況。這些工作流程中的每一步都需要處理大量數(shù)據(jù)，且每一步都能夠受益于GPU加速計(jì)算。

廣泛采用

因此，CUDA-X AI已得到渣打銀行、微軟、PayPal、SAS和沃爾瑪?shù)软敿夤舅捎?。它已集成至主流深度學(xué)習(xí)框架中，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。全球主要云服務(wù)提供商均在使用CUDA-X AI來(lái)加速自身云服務(wù)。今日，全球八大計(jì)算機(jī)制造商宣布其數(shù)據(jù)科學(xué)工作站和服務(wù)器經(jīng)優(yōu)化后能夠運(yùn)行NVIDIA的CUDA-X AI庫(kù)。

隨處可用

CUDA-X AI加速庫(kù)可單獨(dú)下載，亦作為NVIDIA NGC軟件中心的容器化軟件堆棧提供，均為免費(fèi)。其可部署于任何地方，包括臺(tái)式機(jī)、工作站、服務(wù)器和云計(jì)算平臺(tái)。

于昨日GTC發(fā)布的所有數(shù)據(jù)科學(xué)工作站中均已集成CUDA-X AI。且昨日發(fā)布的所有NVIDIA T4服務(wù)器均經(jīng)優(yōu)化，能夠運(yùn)行CUDA-X AI。