NVIDIA 的技术能够显著提升各种任务的运行速度
Posted: Sat Mar 01, 2025 7:02 am
RAPIDS：用于数据准备、探索性分析和机器学习的 GPU 优化库集合，与 pandas、scikit-learn 和 PyTorch 等熟悉的工具兼容。
该图展示了 NVIDIA RAPIDS 如何为数据科学和机器学习工作流程提供一套全面的 GPU 加速工具
图 2 - 该图说明了 NVIDIA RAPIDS 如何为数据科学和机器学习工作流程提供一套全面的 GPU 加速工具
适用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS 加速器：将 RAPIDS 扩展到运行 Apache Spark 的 GPU 集群，将分析工作负载的速度提高七倍。
NVIDIA NIM：一种生成式 AI 工具包，具有 Megatron 和 BioMegatron 等企业级模型，专为无缝 Kubernetes 部署而设计。
该图描述了 NVIDIA NIM 及其作为部署生成式 AI 模型的平台的各种功能
图 3 - 该图描述了 NVIDIA NIM 及其作为部署生成式 AI 模型的平台的各种功能
William 还强调了许多组织面临的一个关键 阿塞拜疆 Whatsapp 数据 挑战：由于 Hugging Face 模型对基础设施的要求高且扩展复杂，直接在生产中部署 Hugging Face 模型是不切实际的。NVIDIA NIM 通过提供专为企业可扩展性而构建的打包、生产就绪的 GenAI 模型来解决此问题。这使团队能够以更高的效率、可靠性和易用性大规模部署 GenAI 解决方案。
使用 UMAP 进行降维： UMAP 比 PCA 等传统方法更快地提供对数据结构的详细洞察，使其适用于大型数据集。
SHAP 的功能重要性： GPU 加速的 SHAP 计算大大减少了处理时间，可以在几秒钟内（而不是几小时）分析数百万行。
这些工具确保数据科学家能够利用先进的技术，同时减少计算瓶颈、提高交互性并提高生产力。
该图展示了 NVIDIA RAPIDS 如何为数据科学和机器学习工作流程提供一套全面的 GPU 加速工具
图 2 - 该图说明了 NVIDIA RAPIDS 如何为数据科学和机器学习工作流程提供一套全面的 GPU 加速工具
适用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS 加速器：将 RAPIDS 扩展到运行 Apache Spark 的 GPU 集群，将分析工作负载的速度提高七倍。
NVIDIA NIM：一种生成式 AI 工具包，具有 Megatron 和 BioMegatron 等企业级模型，专为无缝 Kubernetes 部署而设计。
该图描述了 NVIDIA NIM 及其作为部署生成式 AI 模型的平台的各种功能
图 3 - 该图描述了 NVIDIA NIM 及其作为部署生成式 AI 模型的平台的各种功能
William 还强调了许多组织面临的一个关键 阿塞拜疆 Whatsapp 数据 挑战：由于 Hugging Face 模型对基础设施的要求高且扩展复杂，直接在生产中部署 Hugging Face 模型是不切实际的。NVIDIA NIM 通过提供专为企业可扩展性而构建的打包、生产就绪的 GenAI 模型来解决此问题。这使团队能够以更高的效率、可靠性和易用性大规模部署 GenAI 解决方案。
使用 UMAP 进行降维： UMAP 比 PCA 等传统方法更快地提供对数据结构的详细洞察，使其适用于大型数据集。
SHAP 的功能重要性： GPU 加速的 SHAP 计算大大减少了处理时间，可以在几秒钟内（而不是几小时）分析数百万行。
这些工具确保数据科学家能够利用先进的技术，同时减少计算瓶颈、提高交互性并提高生产力。