CUDA-X AIを基盤とする RAPIDS ソフトウェア ライブラリ スイートでは、エンドツーエンドのデータ サイエンスと分析パイプライン全体を GPU 上で実行できます。下位レベルのコンピューティング最適化に NVIDIA® CUDA® プリミティブを活用する一方で、使いやすい Python のインターフェイスで GPU 並列処理と高メモリ帯域幅を利用可能です。
また RAPIDS は、分析やデータ サイエンス向けの一般的なデータ準備タスクにも対応しています。各種の機械学習アルゴリズムとの連携を実現する、使いやすい DataFrame API も含まれており、一般的なシリアル化の費用をかけることなく、エンドツーエンドのパイプラインの高速化を実現します。さらに、マルチノード、マルチ GPU のデプロイもサポートしており、大規模なデータセットでの処理やトレーニングも大幅に高速化できます。
機能
| 負担のない統合 最小限のコード変更で Python データ サイエンス ツールチェーンを高速化。新しいツールの使用方法を習得する必要はありません。 | モデルの最高レベルの精度 モデルでの反復を高速化し、デプロイの頻度を上げることで、機会学習モデルの精度を改善します。 |
| トレーニング時間の短縮 ほぼインタラクティブに実行できるデータ サイエンスにより、生産性を大幅に改善します。 | オープンソース 拡張性と相互運用性を備え、カスタマイズ対応のオープンソース ソフトウェアです。NVIDIA がサポートし、Apache Arrow 上に構築されます。 |
ブログ
RAPIDS は、Apache Arrow 基盤に Python で記述された、オープン ソース ライブラリです。ソフトウェアは、世界中の企業と協力して開発が進められています。RAPIDS をダウンロードして、機械学習やデータ サイエンスを大幅に高速化しましょう。
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