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奥菲神庙的李根

本文由人工智能新媒体qubit(公共id: qbitai)授权转载。请联系转载来源。

如果你是一个数据工作者，爱还是恨？

因为这个开源的图形处理器加速平台RAPIDS的出现，内在的数据工作看起来将会带来变化。

有些人欢迎它，有些人可能讨厌它。

其中，该平台的"发起者"领导人黄认为，这将是令人憎恶的。因为以前每个人都想成为数据科学家，因为数据科学家不是在喝咖啡就是在喝咖啡——毕竟，加载少量数据的过程非常漫长。

但也是黄仁勋认为每个人都会喜欢。看看他灿烂的笑容，你就会知道他对这个新版本有多自豪。

这一新平台的50倍加速将从10月10日的GTC欧洲会议开始。

会上，领导黄明确表态，采取行动，公开谴责数据工作的重要原则，正式发布了新的GPU加速平台:RAPIDS。

翻译成中文，意思是“急流”。这也可能意味着与数据显示相关的工作从现在开始已经改变。

你如何理解这个新的图形处理器加速平台？

Avida给出了三个关键词:数据科学和机器学习、软件平台和开源。

此外，很明显，RAPIDS的诞生是为了帮助企业以“前所未有”的速度分析海量数据并做出准确的业务预测。

多么“空前”？英伟达给出了50倍的答案。

相比之下，它仍然是中央处理器。

英伟达表示，最初的RAPIDS基准分析使用XGBoost机器学习算法在英伟达GX-2TM系统上进行训练，结果显示，与只有中央处理器的系统相比，其速度可以提高50倍。

因此，这可以帮助数据科学家将典型的训练时间从几天减少到几小时，或者从几小时减少到几分钟——这取决于他们数据集的大小。

此外，没有光，RAPIDS就不是光。在发布之前，它已经通过了一些企业的实弹测试。

例如，沃尔玛。CTOJeremyKing表示，图形处理器加速平台和RAPIDS软件极大地改善了沃尔玛的数据使用方式，使得复杂模式的大规模运作和更准确的预测成为可能。

此外，惠普、甲骨文、思爱普、思科等大型数据用户也纷纷称赞他们。

然而，Avida强调，这不是个人定制的服务。

因为RAPIDS，开源可以说是来自和去往开源社区。

黄仁勋的演讲介绍说，RAPIDS是建立在流行的开源项目之上的，比如ApacheArrow、熊猫和scikit-learn，为最流行的Python数据科学工具链带来了图形处理器加速。

为了将更多的机器学习库和功能引入RAPIDS，NVIDIA与开源生态系统的贡献者进行了广泛的合作，包括Anaconda、BlazingDB、Databricks、Quansight、scikit-learn、WesMcKinney、UrsaLabs的负责人和ApacheArrow的创始人，以及熊猫、快速增长的Python数据科学库等。

此外，为了促进RAPIDS的广泛应用，英伟达还致力于将RAPIDS与ApacheSpark集成，后者是分析和数据科学领域领先的开源框架。

因此，现在可以在http://www.rapids.ai上获得一套完整的开源RAPIDS库，并且代码是在Apache许可下发布的。包含的RAPIDS版本也可以在NVIDIA GPUCloudcontainer注册表中找到。

如果你是一个数据科学家，如果你想加速数据准备和培训，当前的图形处理器给了你一个新的选择。

英伟达的新蛋糕也许你会问为什么？Avida这一步的目的是什么？

然后你会得到“历史过程”的答案。

Nvidia表示，数据分析和机器学习是高性能计算市场中最大的细分市场，但迄今为止还没有加速。图形和图像字段的布局完成后，如果图形处理器不输入数据，谁来输入数据？

此外，在解决深度学习问题的过程中，大数据和机器学习的呼声日益高涨。

此外，Avida自己也承认，这将是一个具有巨大利益的细分市场。

他们援引分析估计称，数据科学和机器学习的服务器市场每年价值约200亿美元，加上科学分析和深入学习市场，高性能计算市场的总价值约为360亿美元。

谁能抵挡住这么大一块蛋糕的诱惑？

根据Avida的方法，越多的软件平台被改进成开源的，它们吸引的用户越多，它们对图形处理器的需求就越大，Avida赚的钱也越多——它对进一步创新的投入和动力就越大。

在人工智能时代，站着赚钱，除了Avida还有谁？

最后，再次在门户网站上:

全RAPIDS开源库:

http://www.rapids.ai

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