高性能数据分析

在大型数据集上进行迭代,更为频繁地部署模型,及降低总体拥有成本。

传统的数据分析工作流迟缓而繁琐,数据的准备、训练和部署都依赖于 CPU 计算。加速数据科学可显著提升端到端数据工作流的性能,在降低成本的同时加速价值产出。

立竿见影的颠覆性技术

行业挑战

  • 数据准备是一个复杂且耗时的过程,占据了数据科学家大部分的时间。

  • 迭代会耗费大量时间,导致分析结果不够可靠。 

  • 对数据集进行下采样会导致结果欠佳。

企业会利用分析工具了解自身的数据并制定业务决策。尽管数据分析释放了巨大的潜力,但传统基于 CPU 的数据处理和分析却增加了业务运营的开销和复杂性,导致投资回报率降低。加速数据科学开创了数据分析的新时代,使得企业和从业者能够充分利用自身的数据和基础架构。

加速数据科学可改进整个端到端的数据分析工作流,无论您是准备转换数据以供企业使用,还是打算可视化 TB 级数据以了解特定问题领域。数据从业者可通过其首选的工具集轻松利用 NVIDIA GPU,以较小的学习成本为企业带来高性能计算的强大功能。

通过利用高性能数据分析的强大功能,企业可以更好地为客户提供服务,更快地开发产品,并在整个企业范围内实现创新。

闪电般快速的大数据性能

测试结果显示,GPU 在解决各种规模的大数据分析问题时,都可显著节省成本和时间。在使用大家熟悉的 10TB 级 API(如 Pandas 和 Dask)时,RAPIDS 在 GPU 上的性能结果比一流的 CPU 基线还快 20 倍。NVIDIA 的解决方案只需使用 16 个 NVIDIA DGX A100 就可实现原本需要 350 个基于 CPU 的服务器才能实现的性能,在提供 HPC 级性能的同时,将成本效益提高了 7 倍。

Lightning-Fast Performance on Big Data

加速分析的优势

  • 数据科学家
  • 数据工程师
  • IT 和 DEVOPS 专业人员
Spend Less Time Waiting for Processes to Finish

等待时间更少

减少等待流程结束的时间,从而让更多的时间用在迭代和测试解决方案上,以解决企业当前问题。

Multi-terabyte Datasets with High Performance Processing

结果更优

借助高性能处理分析数 TB 级的数据集,以提高结果的准确性和报告的速度。

No Refactoring - Scale Your Existing Data Science Toolchain

无需重构

不用学习新工具,仅需对代码进行少量修改,即可加速并扩展您现有的数据科学工具链。

Deliver High Quality Datasets Faster to Enable Practitioners

处理速度更快

通过大规模的数据转换,更快地交付高质量的数据集,以支持从业者和整个企业的运营。

Easily Share Device Memory Across a Huge Number of Popular Analytics Libraries

互操作性更广

在众多热门分析库间轻松共享设备内存,从而避免昂贵且费时的数据复制操作。

Utilize the Data Formats

无需重构

不用花费大量时间转换文件格式,只需要选择能够在企业中发挥出色效果的数据格式即可。

Get the most out of your budget with GPU acceleration

开销更低

借助 GPU 加速充分利用预算,无需增加购买、部署和管理更多 CPU 的成本。

Leverage all of your Data to make Better Business Decisions

决策更佳

利用您所拥有的所有数据做出更好的业务决策,提高企业绩效并更好地满足客户需求。

Effortlessly Scale from a Desktop to Multi-Node

无缝扩展

借助统一且直观的架构,轻松从桌面扩展至多节点、多 GPU 集群。

NVIDIA 端到端加速分析

NVIDIA 提供了加速整个端到端分析工作流的解决方案,可帮助您的企业减少 ETL 流程的处理时间及加速大规模的机器学习工作流。NVIDIA 提供的解决方案结合了针对高性能数据分析进行优化的硬件和软件,使企业能够轻松地从自身的数据中获得大量收益。借助 RAPIDS 和 NVIDIA CUDA,数据从业者可以加速 NVIDIA GPU 的分析流程,将数据分析操作所需时间(如数据加载、处理和训练等)从几天缩减至几分钟。借助熟悉的 Python 语言或基于 Java 的语言发掘 CUDA 的功能,从而简化加速分析流程。

从机器学习到深度学习,GPU 包揽一切

Machine Learning to Deep Learning, All on GPU

数据准备和 ETL

在 NVIDIA GPU 上使用 RAPIDS 和 Spark 3.0 或者 Dask 处理 TB 级 ETL 流程,从而为从业者提供高质量的数据集。

训练

借助 RAPIDS cuML 和 Dask 开发、迭代和调整业务支持模型,为您的运营提供支持。

可视化

借助 RAPIDS 和 Plotly Dash 进行大规模可视化,从而更加深入地了解您的数据。

推理

借助 RAPIDS FIL 快速生成业务见解,为企业运营和决策提供支持。

从桌面到数据中心均适用的加速分析解决方案

PC

开启机器学习之旅。

工作站

新一代数据科学工作站。

数据中心

适用于企业生产的 AI 系统。

功能多样的加速机器学习。

利用 AI 的强大功能来挖掘大数据的价值

下载我们最新的电子书《加速 Apache Spark 3.x—利用 NVIDIA GPU 助力分析和 AI 新时代》,以详细了解 Apache Spark 的新一代演变浪潮。