NVIDIA presenta su plataforma de aceleración por GPU
NVIDIA presentó una plataforma de aceleración por GPU para la ciencia de datos y el aprendizaje de máquinas, de amplia adopción entre los líderes de la industria, que permite incluso a las empresas más grandes analizar enormes cantidades de datos y realizar predicciones comerciales precisas a una velocidad sin precedentes.
El software de código abierto RAPIDS les brinda a los científicos de datos un enorme salto de rendimiento para resolver los desafíos comerciales más complejos, como predecir fraudes con tarjetas de créditos, pronosticar inventarios de venta minorista y comprender el comportamiento de compra de los clientes. Cada vez más empresas reconocen la importancia de las GPU para el análisis de datos. Es por eso que muchas de ellas utilizan RAPIDS, desde pioneros en la comunidad de código abierto (como Databricks y Anaconda) hasta líderes tecnológicos como Hewlett Packard Enterprise, IBM y Oracle.
Los analistas estiman que el mercado de servidores para la ciencia de datos y el aprendizaje de máquinas tiene un valor de 20.000 millones de dólares al año, que (junto con el análisis científico y el aprendizaje profundo) aumenta el valor del mercado de la computación de alto rendimiento hasta alcanzar los 36.000 millones de dólares.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA explica. ‘El análisis de datos y el aprendizaje de máquinas eran los segmentos más importantes del mercado de la computación de alto rendimiento que no se habían acelerado, hasta ahora. Las industrias más grandes del mundo ejecutan algoritmos escritos por el aprendizaje de máquinas en un mar de servidores para detectar patrones complejos en su mercado y entorno, a fin de realizar predicciones rápidas y precisas que afectan directamente la rentabilidad’.
‘Utilizamos CUDA y su ecosistema global, y trabajamos estrechamente con la comunidad de código abierto para crear la plataforma de aceleración por GPU RAPIDS. Se integra a la perfección con las bibliotecas y flujos de trabajo más populares de la ciencia de datos para acelerar el aprendizaje de máquinas. Le dimos un fantástico impulso al aprendizaje de máquinas, como hicimos con el aprendizaje profundo’.
RAPIDS ofrece un conjunto de bibliotecas de código abierto para el análisis, el aprendizaje de máquinas y, próximamente, la visualización de datos, acelerados por GPU. Los ingenieros de NVIDIA trabajaron durante los últimos dos años en su desarrollo, en estrecha colaboración con los contribuidores de código abierto.
Por primera vez, los científicos de datos cuentan con las herramientas necesarias para ejecutar todo el proceso de ciencia de datos en GPU. Las primeras pruebas de RAPIDS, usando el algoritmo de aprendizaje de máquinas XGBoost para la capacitación en un sistema NVIDIA DGX-2, muestran una aceleración de 50 veces, en comparación con los sistemas solo de CPU. Esto les permite a los científicos de datos reducir los tiempos de capacitación típicos de días a horas, o de horas a minutos, según el tamaño del conjunto de datos.
Otros innovadores líderes, como Cisco, Dell EMC, Lenovo, NERSC, NetApp, Pure Storage, SAP y SAS0, además de una amplia variedad de pioneros de la ciencia de datos, también están trabajando con esta tecnología.
