数据处理

借助 NVIDIA CUDA-X，AWS 利用具备 cuDF 加速的 NVIDIA RTX PRO™ GPU 在 Amazon EMR 上实现了 Apache Spark 性能提升 3 倍，借助 cuVS 加速，AWS OpenSearch 现在可以在不到 1 小时的时间内构建数十亿级向量数据库。

戴尔 AI 数据平台与 NVIDIA 结合，将戴尔高性能存储和计算基础设施与 NVIDIA 加速计算、软件和库相结合，为企业级代理式 AI 工作流的数据处理提供支持，向量索引速度提升高达 12 倍，使用 cuDF 和 cuVS 进行数据处理速度提升高达 3 倍。

谷歌云和 NVIDIA 在 G4 虚拟机上提供 GPU 加速的分析，Snap 利用 GKE 上由 cuDF 加速的 Apache Spark 实现 76% 的每日成本节省。

借助 HPE ProLiant Compute DL394 Gen12 中的 NVIDIA Vera，HPE 服务器可以运行数据处理工作负载，同时保持代理式 AI 工作负载所需的性能和一致性。

IBM watsonx.data 在 A100 上利用 NVIDIA cuDF 加速 Presto，使雀巢在数 TB 全球运营数据上的查询速度提升 5 倍，同时节省 83% 成本。

甲骨文 AI 数据库集成 NVIDIA cuVS 和 NVIDIA GPU，可将向量索引生成速度提升高达 10 倍，从而帮助企业更快地构建和刷新索引，用于基于受治理企业数据的语义搜索、RAG 和代理式 AI 应用。

Redpanda 是 Apache Kafka 的实时数据流引擎替代品，在 NVIDIA Vera 上将 p99 延迟降低 6 倍，从而提供企业对其代理式 AI 工作负载所需的一致性能。

在 NVIDIA Vera 上，针对 1 TB 数据，Starburst 的 Trino 驱动平台运行速度比 x86 快 3 倍，从而支持 AI 智能体收集企业的真值。

Cloudera Anywhere Cloud 上的 Cloudera Data Engineering 由 NVIDIA cuDF 提供支持，无需重写代码即可为 Apache Spark 提供 GPU 加速。 这使数据团队能够降低云成本，并以比传统 CPU 基础设施快达 4 倍的速度准备 AI 就绪数据。