RAPIDS GPU 加速機器學習與分析工作流程

RAPIDS是一套基於GPU分析的CUDA加速函式庫，現階段提供五個GPU加速的機器學習函式庫，能快速的迭代人工智慧訓練，獲得更好的模型準確度。

Nvidia推出名為RAPIDS的機器學習平臺，其包含的軟體函式庫可以讓資料科學家方便的使用GPU的運算能力，執行端到端的資料科學以及分析工作管線，RAPIDS使用CUDA進行低階計算最佳化，並提供Python介面方便資料科學家使用GPU的高效能運算能力。

RAPIDS的目的是要提供企業高效能運算能力，以解決需要處理大量資料的高度複雜問題，像是信用卡盜刷、預測庫存或是了解消費者的購買行為。Nvidia創辦人兼執行長黃仁勳提到，現今企業越來越仰賴資料驅動，而資料分析以及機器學習現正是高效能運算的熱門領域。

開源的RAPIDS是一套基於GPU分析的CUDA加速函式庫，可用來執行機器學習以及資料視覺化，目前現階段提供了五個熱門機器學習函式庫，並加上了GPU加速，如此便能更快的迭代並最佳化人工智慧訓練，以獲得更好的模型準確度。

RAPIDS是Nvidia和開源社群花費兩年共同打造的平臺，Nvidia表示，這是第一次為資料科學家提供在GPU上執行資料科學工作所需要的完整工具。該平臺使用XGBoost機器學習演算法，在Nvidia DGX-2TM系統上進行訓練，其實驗結果顯示，與僅使用CPU的系統相比，速度提升了50倍。這將能讓模型訓練時間從數天縮短到數小時，數小時下降至數分鐘。

RAPIDS建立在熱門的開源專案上，包括了Apache Arrow、Pandas和Scikit-learn，並在Python資料科學工具鏈中加入了GPU加速。而且為了增加RAPIDS的功能，黃仁勳提到，Nvidia有多個相關專案正在進行，正與Anaconda、BlazingDB、Databricks、Quansight和Scikit-learn等開源生態貢獻者合作。

Apache Spark技術團隊所創立的企業Databricks創辦人Matei Zaharia表示，他們對RAPIDS能夠加速Apache Spark工作負載感興趣，現在正進行多個計畫，以便整合Spark與原生加速器，其中包括對Apache Arrow的支援，以Hydrogen專案進行GPU排程，Databricks認為，RAPIDS將能擴展企業在資料科學以及人工智慧方面的工作負載。

RAPIDS獲得一系列大型科技公司的支援，其中包括甲骨文透過Nvidia Cloud在Oracle Cloud Infrastructure上支援RAPIDS，並且也將在Oracle Data Science Cloud中支援。而IBM也宣布將在企業機房、公有雲、混合雲和多雲環境中，透過IBM Cloud、PowerAI和IBM Watson Studio支援RAPIDS。Nvidia還提到，Hp、思科、戴爾和聯想也都將在自家系統支援RAPIDS。

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RAPIDS將以NVIDIA DGX-2超級電腦作為運算基礎，相比傳統藉由CPU串接架構將能提昇50倍的運算效率，並且能與採用GPU加速的工作站、超算電腦無縫銜接。

稍早於德國慕尼黑舉辦的歐洲GTC 2018中，NVIDIA宣布推出採開放架構平台設計的GPU加速平台RAPIDS，將針對大量科學研究數據分析使用需求打造。

RAPIDS將對應Python程式語言運作，並且對應開放架構設計的科學數據資料庫框架包含Apache Arrow、Pandas、scikit-learn，同時也包含被廣泛使用的Apache Spark，另外也將在GitHub開放開源120組代碼資料庫，提供更多人取用。

而RAPIDS將以NVIDIA DGX-2超級電腦作為運算基礎，相比傳統藉由CPU串接架構將能提昇50倍的運算效率，並且能與採用GPU加速的工作站、超算電腦無縫銜接，進而讓更多科學數據分析運算能從過往需要數天運算時間縮減至幾小時內即可完成，藉此讓整體研究分析更具效益。

由於採開放架構設計，同時也與NVIDIA GPU Cloud (NGC)服務結合運作，預期NVIDIA將能進一步以此推動更龐大的科學運算加速趨勢，藉此推動金融、生命科學、能源探勘等領域技術發展成長。

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