这样的大数据分析过程,必须使用DASK、PYTHON、PAN|首页

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本文摘要:这样的大数据分析过程,必须使用DASK、PYTHON、PANDAS、SKLEARN、NUMPY、ApacheArrow等部件。RAPIDS构建在ApacheArrow、PANDAS和SKLEARN等组件上,通过CUDF数据过滤器、CUML机械学习、CUGRAPH数据图像化加快数据处理,为最受欢迎的Python数据科学工具链提供GPU公里/小时。

这样的大数据分析过程,必须使用DASK、PYTHON、PANDAS、SKLEARN、NUMPY、ApacheArrow等部件。RAPIDS构建在ApacheArrow、PANDAS和SKLEARN等组件上,通过CUDF数据过滤器、CUML机械学习、CUGRAPH数据图像化加快数据处理,为最受欢迎的Python数据科学工具链提供GPU公里/小时。

这三个软件工具都是基于CUDA开发的,可以看作是CUDA的一部分。其中CUDF与Pandas的功能非常相似,Pandas的所有功能都可以在CUDF中找到对应的APICUML与SKLEARN相对应,分类、聚类、回归等算法也可以在CUML中找到。CUGRAPH还没有每月发售,预计明年月份不会构筑在RAPIDS中。

赵立威透露,RAPIDS很难与以前的计算框架相结合,虽然不能说是无代码的过渡性,但成本非常小,数据处理效率可以提高50倍以上。同时,NVIDIA通常与开源生态系统的贡献者合作,包括Anaconda、BlazingDB、Databricks、快速成长的Python数据科学库pandas等。

另外,黄仁勋在GTCEurope大会上展示RAPIDS时使用的DGX-2,用于16张Teslaflav100计算卡,每张卡有32GB制HBM2RAM,比特率达到900GB/s,两张计算卡之间通过300GB/s的NVSwitch总线网,使整个服务器具有un-block无阻力通信能力除了DGX-2和DGX-1,NVIDIA还有一系列合作伙伴获得的许多硬件产品,如一些ODM、OEM制造商基于HGX-1和HGX-2两种结构标准生产的许多不同类型的服务器,甚至包括上一代Pascal结构的GPU服务器赵立威笑着说,以前的数据处理速度太快,数据科学家经常有很多空闲的等待时间,可以悠闲地喝咖啡。应用于RAPIDS平台后,等待时间长了,数据科学家创意参与的部分适当多了,数据科学家这项工作可能还是美差。

当然,数据分析和机械学习领域的持续发热,喜欢这个市场的不仅仅是NVIDIA。上周,赛灵思刚刚推出了基于UltraScale的FPGA制作的数据中心和AI加速卡AlveoU200和U250,动态推测吞吐量比高端CPU高20倍。

赛灵思数据中心副总裁ManishMuthal应对,Alveo加速器卡的发售进一步推进了赛灵思向平台公司的变革,大幅度快速成长的应用于合作伙伴的生态系统,以比以往慢的速度加加速创造性,与生态系统合作与NVIDIA发售的RAPIDS平台相比,两者以硬软的形式复盖面积完全相同的范围,对赵立威(公共编号:)作出反应,数据分析和机械学习市场尚未开发利用其特定边界,领域内应用于场景非常多样化,基于FPGA和ASIC原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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