RAPIDS, открытая платформа с GPU-ускорением для анализа Big Data и машинного обучения
HPE, IBM, Oracle, разработчики открытого ПО и стартапы интегрируют RAPIDS, чтобы значительно ускорить комплексный интеллектуальный анализ данных
МЮНХЕН, Германия — GTC Europe — 10 октября 2018 — NVIDIA сегодня анонсировала платформу GPU-ускорения для обработки больших массивов данных и машинного обучения, получившую широкую поддержку у лидеров индустрии. Новая платформа позволяет даже крупным компаниям анализировать огромные массивы данных и молниеносно делать точные прогнозы для бизнеса.
Открытое ПО RAPIDS™ обеспечивает аналитикам большой прирост производительности в бизнес-задачах высокой сложности, таких, как предсказание мошенничества в операциях с кредитными картами, прогноз запаса товаров на складе, прогнозирование покупательского поведения потребителей. RAPIDS уже получила широкую поддержку – от новичков в области разработки открытого ПО, таких, как Databricks и Anaconda, до технологических лидеров индустрии – Hewlett Packard Enterprise, IBM и Oracle.
Аналитики оценивают ежегодный объем серверного рынок анализа данных и машинного обучения в 20 млрд долларов. Вместе с рынком решений для научных исследований и глубокого обучения совокупный объем рынка высокопроизводительных вычислений оценивается примерно в 36 млрд долларов.
«Анализ данных и машинное обучение – это крупнейшие сегменты рынка высокопроизводительных вычислений, которые до сегодняшнего дня не получали ускорения, – говорит Дженсен Хуанг (Jensen Huang), учредитель и генеральный директор NVIDIA, который представил RAPIDS во время выступления на конференции GTC EU. – Крупнейшие мировые компании запускают алгоритмы, созданные с помощью машинного обучения, на многочисленных серверах, чтобы выявить сложные паттерны в сегментах, где они работают, и делать быстрые и точные прогнозы, оказывающие прямой эффект на результаты их деятельности.
Взяв за основу CUDA с ее глобальной экосистемой, мы создали платформу GPU-ускорения RAPIDS в тесном сотрудничестве с разработчиками открытого ПО. Она легко интегрируется в самые распространенные библиотеки обработки данных и существующие процессы для ускорения машинного обучения. Мы разгоняем машинное обучение так же, как мы разгоняли глубокое обучение».
RAPIDS включает набор открытых библиотек для анализа, машинного обучения и, совсем скоро, визуализации данных с GPU-ускорением. Эта платформа разрабатывалась инженерами NVIDIA более двух лет в тесном сотрудничестве с ключевыми разработчиками открытого ПО.
Специалисты впервые получают необходимые инструменты, чтобы целиком запустить конвейер обработки данных на GPU. Первые тесты RAPIDS с алгоритмом машинного обучения XGBoost для обучения на системе NVIDIA DGX-2™ показали 50-кратный прирост производительности по сравнению с системами на базе CPU. Это позволяет сократить время обучения с нескольких дней до нескольких часов и с нескольких часов до нескольких минут в зависимости от объема набора данных.
Тесное сотрудничество с разработчиками открытого ПО
Платформа RAPIDS базируется на популярных открытых проектах, включая Apache Arrow, pandas и scikit-learn, наделяя GPU-ускорением самые популярные инструменты для обработки данных на Python. Чтобы добавить в RAPIDS новые библиотеки и возможности машинного обучения, NVIDIA сотрудничает с такими ключевыми игроками рынка открытого ПО, как Anaconda, BlazingDB, Databricks, Quansight и scikit-learn, а также с Уэсом МакКинни (Wes McKinney), главой Ursa Labs и создателем Apache Arrow и pandas, самой быстро растущей библиотеки для обработки данных на Python.
«RAPIDS, платформа обработки данных с GPU-ускорением, – это вычислительная экосистема нового поколения на базе Apache Arrow, – говорит Уэс МакКинни. – Сотрудничество NVIDIA с Ursa Labs ускорит процесс инноваций в ключевых библиотеках Arrow и поможет повысить производительность в задачах анализа и конструирования признаков».
Чтобы ускорить распространение платформы, NVIDIA интегрирует RAPIDS в Apache Spark – ведущий открытый фреймворк для анализа и обработки данных.
«Мы в Databricks в восторге от того, как RAPIDS ускоряет работу Apache Spark, – говорит Матей Захария (Matei Zaharia), соучредитель и главный технолог Databricks, а также учредитель Apache Spark. – Мы работаем над несколькими проектами по интеграции Spark с нативными ускорителями, включая поддержку Apache Arrow и планирование ресурсов GPU с Project Hydrogen. Мы считаем, что RAPIDS – это отличный способ масштабирования задач обработки данных и ИИ для наших клиентов».
Доступность на рынке
Открытые библиотеки RAPIDS доступны на сайте http://www.rapids.ai; код доступен по лицензии Apache. Контейнеризованные версии RAPIDS будут доступны на этой неделе в репозитарии контейнеров NVIDIA GPU Cloud.
Volvo выбирает платформу NVIDIA DRIVE для своих автомобилей
Новая система NVIDIA DRIVE AGX Xavier с возможностями ИИ обеспечивает автономное вождение на уровне 2+. Решения появятся на рынке в начале 2020-х.
МЮНХЕН, Германия — GTC Europe — 10 октября 2018 — Volvo Cars и NVIDIA сегодня объявили о том, что шведский автопроизводитель взял на вооружение компьютер NVIDIA DRIVE AGX Xavier™ для нового поколения автомобилей, массовое производство которых начнется в начале 2020-х годов.
DRIVE AGX Xavier – это автомобильный суперкомпьютер с возможностями искусственного интеллекта. Система позволит Volvo упростить внедрение автономных возможностей и снизить совокупную стоимость разработки и обслуживания. В начальной серии автомобилей будут доступны возможности уровня автономности 2+, значительно превосходящие функционал традиционных систем помощи водителю.
Компании совместно работают над внедрением автономных возможностей, уникальным образом интегрируя систему восприятия 360-градусов и систему мониторинга состояния водителя. Вычислительная платформа на базе технологий NVIDIA позволит Volvo встроить новые сервисы связи, технологию управления питанием, опции персонализации и технологию автономного вождения.
«Правильно сделанный автопилот поднимет на новый уровень безопасность и комфорт вождения. Автомобиль будет и везти вас, и постоянно вас подстраховывать. Чтобы это реализовать, понадобится кардинально новая система датчиков, программное обеспечение для ИИ, вычислительные возможности и передовые системы безопасности, – отметил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), учредитель и генеральный директор NVIDIA в рамках конференции GTC Europe. – Как мировой лидер в области безопасности и инноваций, Volvo понимает, что есть прямая связь между безопасностью, комфортом и вычислительными возможностями автомобиля».
«Для успешной реализации автономного вождения понадобится огромная вычислительная мощь, а также новые технологии искусственного интеллекта, сказал Хокан Самуэльссон (Håkan Samuelsson), президент и исполнительный директор Volvo Cars. – Наше сотрудничество с NVIDIA – важная деталь этого пазла, которая поможет нам предложить потребителям полностью автономные автомобили Volvo”.
NVIDIA DRIVE AGX включает систему-на-чипе NVIDIA Xavier – первый в мире процессор, созданный для автономного вождения. Система Xavier создана для безопасности и включает шесть разных типов процессоров для разноплановых алгоритмов, обеспечивающих необходимую надежность.
Сегодняшние новости стали результатом начавшегося в июне 2017 года сотрудничества между Volvo и NVIDIA с целью разработки автономной системы вождения 4-го уровня с применением масштабируемой платформы NVIDIA DRIVE. В процессе также задействованы компании Veoneer и Zenuity.
Zeus, суперкомпьютер для автономного транспорта, разработанный на базе NVIDIA DRIVE AGX Xavier
А также...
- 80 км по Кремниевой долине: тестовый автономный автомобиль NVIDIA BB8 совершил полностью автономный заезд по автостраде
Самоуправляемый автомобиль проезжает транспортные развязки, вливается в поток и меняет полосы движения без вмешательства человека.
Мощь виртуализации приумножена vGPU-решениями
Производительность нескольких GPU и виртуальных станций позволяет дизайнерам и инженерам быстрее реализовать свои проекты и ускорить процесс проектирования.
