El conjunto de librerías de software RAPIDS, construido sobre CUDA-X AI, le da la libertad de ejecutar pipelines de análisis y ciencia de datos de principio a fin completamente en las GPU. Se basa en las primitivas NVIDIA® CUDA® para la optimización del cálculo de bajo nivel, pero expone ese paralelismo de la GPU y la velocidad de la memoria de alto ancho de banda a través de interfaces Python fáciles de usar.


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RAPIDS también se centra en las tareas comunes de preparación de datos para el análisis y la ciencia de datos. Esto incluye una API de DataFrame familiar que se integra con una variedad de algoritmos de machine learning para acelerar el proceso de principio a fin sin tener que pagar los típicos costes de serialización. RAPIDS también incluye soporte para despliegues multinodos y multi-GPU, lo que permite un procesamiento y entrenamiento enormemente acelerado en conjuntos de datos de tamaño mucho mayor.



Características



Integración sin complicaciones
Acelere su cadena de herramientas de ciencia de datos de Python con mínimos cambios de código y sin necesidad de aprender nuevas herramientas
Máxima precisión de los modelos
Aumente la precisión de los modelos de machine learning iterando sobre ellos más rápidamente y desplegándolos con mayor frecuencia.
Reducción del tiempo de formación
Mejore drásticamente su productividad con la ciencia de datos casi interactiva.
Fuente abierta
Personalizable, ampliable e interoperable: el software de código abierto está respaldado por NVIDIA y construido sobre Apache Arrow.


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Las librerías RAPIDS son de código abierto, están escritas en Python y construidas sobre Apache Arrow. El software se está desarrollando en colaboración con empresas de todo el mundo. Descargue RAPIDS para acelerar drásticamente el machine learning y la ciencia de datos.

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