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在德國慕尼黑舉行的GPU技術(shù)會議上，高性能GPU和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia宣布推出了一套新的開源RAPIDS庫，用于GPU加速的分析和機器學(xué)習(xí)，這又邁出了一步。

這次Nvidia不會宣布用于深度學(xué)習(xí)的新GPU平臺或新的專有SDK，而是用于GPU加速的分析和機器學(xué)習(xí)的一組新的開源庫。綽號為RAPIDS的新庫將提供類似于Scikit Learn和Pandas的Python接口，但將利用該公司的CUDA平臺在一個或多個GPU上加速。

Nvidia首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）周二通過電話通知了幾位技術(shù)記者。據(jù)稱，使用RAPIDS而非純CPU實施，Nvidia的培訓(xùn)時間縮短了50倍。盡管未明確討論CPU的硬件配置，但在Nvidia DGX-2系統(tǒng)中使用XGBoost ML算法的情況下已測量了該速度。

RAPIDS顯然包括Apache Arrow內(nèi)存列數(shù)據(jù)技術(shù)，并且旨在在Apache Spark上運行。在這種情況下，該公司已從Databricks購買了將RAPIDS集成到其自己的分析和IA平臺中的軟件。

但是，Databricks并不是RAPIDS平臺背后的唯一大牌。IBM，Hewlett Packard Enterprise和Oracle等技術(shù)巨頭也在行動。