最近花姐發(fā)現(xiàn)有諸多的小伙伴們對(duì)于Nvidia RAPIDS庫通過GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)AI個(gè)問題都頗為感興趣的，大家也都想要及時(shí)了解到Nvidia RAPIDS庫通過GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)AI相關(guān)信息，那么花姐今天就來為大家梳理下具體的關(guān)于這個(gè)問題的一些消息吧。

在德國慕尼黑舉行的GPU技術(shù)會(huì)議上，高性能GPU和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia宣布推出了一套新的開源RAPIDS庫，用于GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，這又邁出了一步。

這次Nvidia不會(huì)宣布用于深度學(xué)習(xí)的新GPU平臺(tái)或新的專有SDK，而是用于GPU加速的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的一組新的開源庫。綽號(hào)為RAPIDS的新庫將提供類似于Scikit Learn和Pandas的Python接口，但將利用該公司的CUDA平臺(tái)在一個(gè)或多個(gè)GPU上加速。

Nvidia首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）周二通過電話通知了幾位技術(shù)記者。據(jù)稱，使用RAPIDS而非純CPU實(shí)施，Nvidia的培訓(xùn)時(shí)間縮短了50倍。盡管未明確討論CPU的硬件配置，但在Nvidia DGX-2系統(tǒng)中使用XGBoost ML算法的情況下已測(cè)量了該速度。

RAPIDS顯然包括Apache Arrow內(nèi)存列數(shù)據(jù)技術(shù)，并且旨在在Apache Spark上運(yùn)行。在這種情況下，該公司已從Databricks購買了將RAPIDS集成到其自己的分析和IA平臺(tái)中的軟件。

但是，Databricks并不是RAPIDS平臺(tái)背后的唯一大牌。IBM，Hewlett Packard Enterprise和Oracle等技術(shù)巨頭也在行動(dòng)。