HP Amplify — NVIDIA 和 HP Inc. 今天宣布,NVIDIA CUDA-X ™ 数据处理库将与 HP AI 工作站解决方案集成,以增强数据准备和处理工作,为生成式 AI 开发奠定基础。
CUDA-X 库基于NVIDIA CUDA ® 计算平台构建,可加快各种数据类型的数据处理速度,包括表格、文本、图像和视频。其中包括NVIDIA RAPIDS™ cuDF库,该库使用NVIDIA RTX™ 6000 Ada Generation GPU (而不是仅使用 CPU 的系统),将使用 pandas 软件的近 1000 万数据科学家的工作速度提高了 110 倍,且无需更改任何代码。
RAPIDS cuDF 和其他 NVIDIA 软件将作为 Z by HP AI Studio 的一部分在 HP AI 工作站上提供,以提供可加快数据科学工作流程的全栈开发解决方案。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“Pandas 是数百万数据科学家处理和准备用于生成 AI 的数据的重要工具。” “以零代码更改来加速 pandas 将是向前迈出的一大步。数据科学家可以在几分钟而不是几小时内处理数据,并处理更多数量级的数据来训练生成人工智能模型。”
惠普公司总裁兼首席执行官 Enrique Lores 表示:“数据科学为 AI 奠定了基础,开发人员需要快速访问软件和系统来支持这项关键工作。通过 NVIDIA AI 软件与加速 GPU 计算的集成,HP人工智能工作站为我们的客户提供了强大的解决方案。”
NVIDIA CUDA-X 加速 HP 工作站解决方案上的数据科学
Pandas 提供了名为 DataFrames 的强大数据结构,使开发人员可以轻松操作、清理和分析表格数据。
NVIDIA RAPIDS cuDF 库可加速 pandas,使其可以在零代码更改的情况下在 GPU 上运行,而不是依赖 CPU,后者会随着数据大小的增长而减慢工作负载。 RAPIDS cuDF 与第三方库兼容,并统一 GPU 和 CPU 工作流程,以便数据科学家可以在生产中无缝开发、测试和运行模型。
随着数据集不断增长,RTX 6000 Ada Generation GPU 为每个 GPU 提供 48GB 内存,用于处理 Z by HP 工作站上的大型数据科学和人工智能工作负载。 HP Z8 Fury 配备多达四个 RTX 6000 GPU,是世界上最强大的 AI 创作工作站之一。 HP 和 NVIDIA 之间的密切合作使数据科学家能够通过在本地系统上处理大型生成式 AI 工作负载来简化开发。
用于
加速 pandas 且零代码更改的 NVIDIA RAPIDS cuDF 预计将于本月在配备NVIDIA RTX 和 GeForce RTX GPU的HP AI 工作站和 PC上提供,并于今年晚些时候在HP AI Studio上提供。
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