Nvidia Rapids, nouvel ensemble de bibliothèques de rapids open source pour l'analyse accélérée des GPU et l'apprentissage automatique
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Lors de la GPU Technology Conference qui s'est tenue dans la ville allemande de Munich, Nvidia, un leader du marché des GPU haute performance et de l'intelligence artificielle, a franchi une nouvelle étape avec l'annonce d'un nouvel ensemble de bibliothèques RAPIDS. open source pour l'analyse accélérée du GPU et l'apprentissage automatique.
Nvidia RAPIDS, bibliothèques open source pour l'IA
Cette fois, Nvidia n'annonce pas une nouvelle plate-forme GPU ou un nouveau SDK propriétaire pour l'apprentissage en profondeur, mais plutôt un nouvel ensemble de bibliothèques open source pour une analyse accélérée du GPU et un apprentissage automatique. Surnommé RAPIDS, le nouvel ensemble de bibliothèques offrira des interfaces Python similaires à celles fournies par Scikit Learn et Pandas, mais qui profiteront de la plate-forme CUDA de la société pour accélérer sur un ou plusieurs GPU.
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Selon le PDG de Nvidia, Jensen Huang, qui a informé mardi plusieurs journalistes de la technologie, Nvidia a vu le temps de formation 50 fois plus rapide lors de l'utilisation de RAPIDS au lieu d'une implémentation uniquement CPU. Cette vitesse a été mesurée dans des scénarios impliquant l'algorithme XGBoost ML sur un système Nvidia DGX-2, bien que la configuration du matériel CPU n'ait pas été explicitement discutée.
RAPIDS incorpore apparemment la technologie de données de colonne de mémoire Apache Arrow, et est conçu pour fonctionner sur Apache Spark. Avec ce dernier à l'esprit, la société a obtenu le logiciel Databricks, qui intégrera RAPIDS dans sa propre plateforme d'analyse et d'intelligence artificielle.
Cependant, Databricks n'est pas le seul grand nom à prendre en charge la plate-forme RAPIDS. Des géants de la technologie comme IBM, Hewlett Packard Enterprise et Oracle sont également en action.
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