En la GPU Technology Conference que se ha celebrado en la ciudad alemana de Munich, Nvidia, compañía líder en el mercado de las GPUs de altas prestaciones y la Inteligencia Artificial, ha dado un nuevo paso adelante con el anuncio de un nuevo conjunto de bibliotecas RAPIDS de código abierto para el análisis acelerado de GPU y el aprendizaje automático.
Esta vez, Nvidia no está anunciando una nueva plataforma de GPU, o un nuevo SDK propietario para un aprendizaje profundo, sino que se trata de un nuevo conjunto de bibliotecas de código abierto para el análisis acelerado de GPU y el aprendizaje automático. Apodado RAPIDS, el nuevo conjunto de bibliotecas ofrecerá interfaces de Python similares a las proporcionadas por Scikit Learn y Pandas, pero que aprovecharán la plataforma CUDA de la compañía para la aceleración en una o varias GPU.
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De acuerdo con el CEO de Nvidia, Jensen Huang, quien informó a varios periodistas de tecnología por teléfono el martes, Nvidia ha visto 50 veces más acelerada en el tiempo de entrenamiento cuando usa RAPIDS en lugar de una implementación solo para CPU. Esta velocidad se midió en escenarios que involucraban el algoritmo XGBoost ML en un sistema Nvidia DGX-2, aunque la configuración del hardware de la CPU no se discutió explícitamente.
RAPIDS aparentemente incorpora la tecnología de datos en columna de memoria Apache Arrow, y está diseñado para ejecutarse en Apache Spark. Con esto último en mente, la compañía ha obtenido el soporte lógico de Databricks, que integrará RAPIDS en su propia plataforma de analítica y IA.
[irp]Sin embargo, Databricks no es el único gran nombre que respalda la plataforma RAPIDS. Los gigantes de la tecnología como IBM, Hewlett Packard Enterprise y Oracle también están en la acción.
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