Nvidia представила платформу RAPIDS с открытым исходным кодом для ускорения вычислений, анализа больших данных и машинного обучения |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-12-12 18:05 На этой неделе в ходе конференции для разработчиков компания Nvidia представила новую платформу для ускорения с помощью GPU. Особенность платформы RAPIDS — открытый исходный код. По словам Nvidia, платформа предназначена для ускорения вычислений, анализа больших данных и машинного обучения.
Уже сейчас RAPIDS включает набор библиотек с открытым исходным кодом для аналитики и машинного обучения, а позже к ним должны добавиться средства визуализации данных. Платформа была разработана в течение последних двух лет специалистами Nvidia в тесном сотрудничестве с ключевыми разработчиками ПО с открытым исходным кодом. Первоначальные тесты RAPIDS с использованием алгоритма машинного обучения XGBoost на системе Nvidia DGX-2 показали 50-кратное ускорение по сравнению с системами только для CPU. Чтобы облегчить широкое внедрение, NVIDIA интегрирует RAPIDS в Apache Spark, ведущую платформу с открытым кодом для аналитики и науки о данных. Набор библиотек RAPIDS уже доступен. Контейнеризованные версии RAPIDS для облачных вычислений станут доступны на этой неделе в реестре контейнеров Nvidia GPU Cloud. Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|