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NVIDIA面向數(shù)百萬數(shù)據(jù)科學(xué)家推出全新高性能工作站

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:YXQ ? 2019-03-22 17:56 ? 次閱讀
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由惠普、戴爾、聯(lián)想領(lǐng)銜的全球系統(tǒng)制造商推出集成NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的工作站,以大幅提升生產(chǎn)力。

NVIDIA與全球領(lǐng)先的OEM廠商和系統(tǒng)制造商合作推出強(qiáng)大的全新工作站,旨在助力數(shù)百萬數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和工程師更快速、準(zhǔn)確地做出業(yè)務(wù)預(yù)測并提高生產(chǎn)力。

該系統(tǒng)專為數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì),提供了極強(qiáng)的計(jì)算性能和工具,可應(yīng)對金融、保險、零售及專業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域中的海量數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、處理和分析需求。

NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站基于強(qiáng)大的參考架構(gòu)搭建,該架構(gòu)由兩顆高端NVIDIA Quadro RTX? GPUNVIDIA CUDA-X AI?加速數(shù)據(jù)科學(xué)軟件構(gòu)成,如RAPIDS?、TensorFlow、PyTorch和Caffe。CUDA-X AI是一個資源庫合集,讓現(xiàn)代化計(jì)算應(yīng)用能夠從NVIDIA的GPU加速計(jì)算平臺中受益。

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示:“數(shù)據(jù)科學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展最快的領(lǐng)域之一,影響著每個行業(yè)的發(fā)展。企業(yè)都迫切希望能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)釋放其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價值,并前所未有地大量聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家,而這些數(shù)據(jù)科學(xué)家正需要專門針對其需求設(shè)計(jì)的強(qiáng)大工作站。我們聯(lián)手合作伙伴推出了NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站,這些工作站基于全新Turing Tensor Core GPU和CUDA-X AI加速庫,使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠開發(fā)出有望實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)變革的預(yù)測模型?!?/p>

NVIDIA GPU加速數(shù)據(jù)科學(xué)工作站

數(shù)據(jù)科學(xué)問題涉及海量數(shù)據(jù),需要極高的處理能力。NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站使科學(xué)家能夠輕松、快速且準(zhǔn)確地進(jìn)行模型的準(zhǔn)備、訓(xùn)練和部署。其特性和優(yōu)勢包括:

兩顆高端Quadro RTX GPU — 基于最新NVIDIA Turing? GPU架構(gòu),專為企業(yè)級部署而設(shè)計(jì)。借助NVIDIA NVLink?互聯(lián)技術(shù),雙Quadro RTX? 8000和6000 GPU可實(shí)現(xiàn)最高可達(dá)260 teraflops的計(jì)算性能和96GB的內(nèi)存。Quadro RTX賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站所提供的容量和帶寬能夠處理最大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和計(jì)算密集型工作負(fù)載,且其圖形功能能夠滿足包括VR在內(nèi)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集的三維可視化需求。

數(shù)據(jù)科學(xué)軟件堆棧 — 基于Linux操作系統(tǒng)和Docker容器構(gòu)建:

NVIDIA CUDA-X AI — 一組NVIDIA GPU加速庫合集,用于加速深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析。CUDA-X AI包括用于加速深度學(xué)習(xí)原語的cuDNN、用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法的cuML、用于優(yōu)化訓(xùn)練模型以進(jìn)行推理的TensorRT?、以及其他15個以上的庫。它們能夠與NVIDIA Tensor Core GPU無縫協(xié)作,加速端到端工作流程,以開發(fā)和部署基于AI的應(yīng)用。CUDA-X AI可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學(xué)習(xí)框架中,以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等領(lǐng)先的云平臺中。

NVIDIA RAPIDS — 一組GPU加速庫分析平臺,用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形分析。

Anaconda? Distribution — NVIDIA聯(lián)手Anaconda公司推出Anaconda Distribution,這是一種幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家實(shí)施Python / R、數(shù)據(jù)科學(xué)、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法。

企業(yè)級支持 — 與工作站制造商一同進(jìn)行測試和優(yōu)化,以滿足任務(wù)關(guān)鍵型企業(yè)級部署的需求。

可選的軟件支持 — NVIDIA開發(fā)的軟件和容器(包括深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架)讓用戶倍感輕松。

NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站讓數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠自由地在本地開展工作,可謂是對NVIDIA的數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品組合的理想補(bǔ)充。

LMT RMS首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Mike Koelemay 表示:“NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站使我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠以前所未有的速度在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上運(yùn)行端到端數(shù)據(jù)處理管線。利用RAPIDS將更多的數(shù)據(jù)處理管線交予GPU,可縮短模型開發(fā)時間,從而更快速地完成部署并獲得業(yè)務(wù)洞察?!?/p>

廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持和采用

NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站可以幫助OEM廠商及領(lǐng)先數(shù)據(jù)科學(xué)軟件供應(yīng)商滿足對不斷增長的GPU加速數(shù)據(jù)科學(xué)功能的需求,并為基于AI展開探索的客戶提供強(qiáng)大的全新選擇。

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