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2022年09月13日

比cpu快50倍?英伟达用rapids开启机器学习的想象力空间

在10月10日的英伟达gtc大会上,该公司发布了rapids开源gpu加速平台,对于这家以“硬件”为主要标签的公司来说,创始人黄仁勋在gtc大会上花了很大的篇粗糙度仪幅来介绍这款软件产品,以及这款产品之所以被推出的背景。

在不久后,在英伟达北京办公室召开了一次媒体讲解会,亚太区解决方案架构高级总监赵立威,就这款gpu加速平台上市的市场背景和重点技术细节进行了详细的沟通。

容易被忽视的200亿美金市场

“在数据科学领域中,虽然近两年谈得比较多的是人工智能和深度学习,但机器学习市场相对于深度学习市场存在的时间更长,在长达十几到二十几年的发展过程中,如今将会爆发很大的市场价值,市场容量将会在200亿美金左右。”赵立威说,“如果把数据分析(大数据分析)市场作为hpc的一个细分领域,这个市场会更大,差不多应该会在360亿美金左右。”

另一方面,“数据驱动”成了越来越多企业用来增强自己核心竞争力的手段。例如亚马逊,有三分之一左右的采购行为,是通过系统来推荐的。类似的案例还发生在零售、保险、金融等各个领域。“现在一旦离开数据,离开所谓的大数据决策支持系统,很多商业行为已经变得不可想象。”

那么,为什么英伟达选择在这个时间点推出这样一款产品?笔者在媒体介绍会中,梳理了关于rapids的几个关键词:1.它是开源的;2.它是一个软件的平台;3.它是面向数据科学以及机器学习市场的。

数据科学家:不是在喝咖啡,就是在喝咖啡的路上,然而这种生活将被rapids所终结

数据科学家是一个全世界每个人都想做的工作。因为他们以前有很多时间喝咖啡。他们不是在喝咖啡,就是在去喝咖啡的路上。因为在数据准备的阶段,要把数据集宕下来,可能动不动就是g或t级别的很大一个数据包。下载之后需要进行处理,etl数据抽取、数据转换和数据加载的过程,这时候就可以喝咖啡去了,因为基于整个数据的加载和数据的计算过程是非常耗时的。但对于数据科学家来说,有很多时间可以享受悠闲的咖啡生活。但对于it manager或者企业管理者来说,就不是一件让人开心的事情了。当你希望从一个数据里面找到一个决策过程支持结果的时候,如果需要花几十个小时、几天甚至于几周时间的时候,这对于企业的决策者来说是不可想象的。“这些判断应该是秒级甚至毫秒级的,每一次判断,当滑动过程的时候,就应该已经判断好了。”赵立威说。

rapids软件平台帮助数据科学家显著提高了工作绩效,“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,“nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋在gpu技术大会主旨演讲中发布rapids时表示,”全球最大的行业均在海量上运行机器学习算法,目的在于了解所在市场和环境中的复杂模式,同时迅速、精准地做出将直接影响其基础的预测。 “数据科学家使用加速服务以后,数据加载处理等部分的过程就会变得仪表很短了。数据科学家可以参与到这些材料还可以广泛利用于电动汽车的基础设施当中要发挥他的主观能动性的分析过程中,而因为gpu加速还可以提高分析精度。

据了解,rapids已为gpu加速分析和机器学习提供了一整套开源库,数据可视化即将是下一个目标。rapids第一次为数据科学家提供了他们气腿需要用来在gpu上运行整个数据科学管线的工具。最初的rapids基准分析利用了xgboost机器学习算法在nvidia dgx-2™ 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。这可帮助数据科学家将典型训练时间从数天减少到数小时,车库门或者从数小时减少到数分钟,具体取决于其数据集的规模。

“开源”的两大含义

据了解,rapids构建于apache arrow、pandas和scikit-learn等流行的开源项目之上,为最流行的数据科学工具链带就要了解各自优势来了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。 而据赵立威介绍,开源有两大含义,除了rapids跟很多开源社区所保持的紧密合作关系,其次,ra材料实验机的适用范围pids平台本身是开源的,“我们希望通过这种方式,可以有更多开源的朋友,来贡献他们的代码、分享智慧,不断的完善整个平台上面新的、丰富它的基础特性,未来服务更多的场景。”

另据了解,除了英伟达的dgx-2、dgx-1、dgx station,rapids还支撑多款基于hgx-1、hgx-2这两种架构的服务器产品。

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