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英伟达新开源GPU加速平台:主打数据科学和机器学习,50倍于CPU

2018-10-24
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李根 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

如果你是数据工作者,到底对此是爱是恨?

因为这个名为RAPIDS的开源GPU加速平台出现,固有的数据工作,看起来将迎来变革。

有人欢迎,可能也有人讨厌。

其中,该平台的“始作俑者”黄教主认为会遭恨。因为以前大家都想当数据科学家,由于数据科学家不是在喝咖啡,就是在喝咖啡的路上——毕竟光数据加载的过程就非常漫长。

但认为大家会爱的,也是黄仁勋。看看他一脸灿烂的笑容,就知道他为这项新发布多么得意。

50倍加速

这个新平台,要从10月10日的GTC欧洲大会说起。

会上,黄教主针对数据工作晓之以情、动之以理、斥之以大义后,正式发布针新的GPU加速平台:RAPIDS。

译成中文,有“急流”之意,可能也是为显示数据相关工作从此变天。

如何理解这个新的GPU加速平台?

英伟达给的三组关键词:数据科学&机器学习、软件平台,以及开源。

而且很明确,RAPIDS的诞生,就是希望帮助企业以“前所未有”的速度分析海量数据并进行精准的业务预测。

有多“前所未有”?英伟达给出的答案是50倍

拿来对比的,仍然是CPU。

英伟达称,最初的RAPIDS基准分析利用了XGBoost机器学习算法在NVIDIA DGX-2TM系统上进行训练,结果表明,与仅有CPU的系统相比,其速度能加快50倍。

所以这能够帮助数据科学家将典型训练时间从数天减少到数小时,或者从数小时减少到数分钟——具体取决于其数据集的规模。

并且RAPIDS不是光比不用,发布之前,就已经经过一些企业真枪实弹检验。

比如沃尔玛。其CTO Jeremy King就表示,GPU加速平台及RAPIDS软件极大改进了沃尔玛使用数据的方式,可以实现复杂模式大规模地运行,同时进行更加精准的预测。

此外,惠普、甲骨文、SAP、Cisco等一众数据大户,也纷纷点了赞。

但英伟达强调,这不是私人定制式的服务。

开源

因为RAPIDS,可以说从开源社区中来,到开源社区中去。

黄仁勋演讲中介绍,RAPIDS构建于Apache Arrow、pandas和 scikit-learn等流行的开源项目之上,为最流行的Python数据科学工具链带去GPU提速。

为了将更多的机器学习库和功能引入RAPIDS, NVIDIA 广泛地与开源生态系统贡献者展开合作 ,其中包括 Anaconda、BlazingDB、 Databricks、Quansight、scikit-learn、Ursa Labs 负责人兼Apache Arrow缔造者Wes McKinney,以及迅速增长的Python数据科学库pandas等等。

此外,为了推动RAPIDS的广泛应用,英伟达也努力将RAPIDS与Apache Spark进行整合,后者是分析及数据科学方面领先的开源框架。

所以现在,全套RAPIDS开源库,前往 http://www.rapids.ai 就能获得,且代码经 Apache 许可公布。容器化RAPIDS版本,也能在NVIDIA GPU Cloud container registry 上获取。

如果你是数据科学家,如果你希望数据准备和训练加速,当前GPU给出了新选择。

英伟达新蛋糕

或许你也会问Why?英伟达这一步的目的何在?

那就会得到“历史进程”的回答。

英伟达方面说,数据分析和机器学习是高性能计算市场中最大的细分市场,不过目前尚未实现加速,在图形图像领域的版图构建完整后,GPU不入数据谁入数据?

而且之前在解决深度学习算力的过程中,大数据和机器学习方面的呼声,也在一日高过一日。

更何况,英伟达自己也承认,这会是一个利益巨大的细分市场。

他们援引分析预估,称面向数据科学和机器学习的服务器市场每年价值约为200亿美元,加上科 学分析和深度学习市场,高性能计算市场总价值大约为360亿美元。

又有谁能拒绝这样的大蛋糕诱惑?

而且按照英伟达的方式,越是把软件平台打磨好开源,吸引的用户越多,GPU的需求量也就会越多,英伟达赚得也会越多——进一步创新的资本和动力也会更强。

AI时代里站着把钱挣了,英伟达外,还有谁?

最后,再次送上传送门:

全套RAPIDS开源库:

http://www.rapids.ai

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