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Nvidia presenta Rapids, piattaforma opensource per analisi dei dati e machine learning

Nvidia presenta Rapids, piattaforma opensource per analisi dei dati e machine learning

I moderni processori grafici (GPU) offrono una potenza computazionale senza precedenti, soprattutto se utilizzati in configurazioni multiple. Nvidia - insieme con partner del calibro di IBM, HPE, Oracle e Databricks - presenta Rapids. Dalla comunità per la comunità degli sviluppatori uno strumento che velocizza l'analisi dei dati e la costruzione di modelli efficaci per il machine learning.

Nvidia ha presentato la nuova piattaforma opensource Rapids destinata al machine learning e all'utilizzo da parte dei data scientist. Realizzata in collaborazione con aziende partner del calibro di IBM, HPE, Oracle e Databricks, Rapids (questo il sito ufficiale) facilita l'analisi di imponenti quantitativi di dati (big data) al fine di estrarre informazioni e creare modelli per il machine learning (vedere anche Intelligenza artificiale, cos'è e qual è la differenza con il machine learning).

Nvidia presenta Rapids, piattaforma opensource per analisi dei dati e machine learning

Il miglioramento dei processi di business e di conseguenza l'ampliamento dei ricavi passa per l'analisi dei dati: grazie a Rapids è possibile sfruttare la potenza di calcolo delle moderne GPU per riconoscere pattern complessi, rilevare i cambiamenti e prevedere ciò che accadrà in futuro.
Non si tratta di avere la sfera di cristallo: i dati sono infatti spesso molto complessi da gestire e leggere ma generalmente le risposte si trovano proprio lì.


Rapids integra i principali strumenti e le librerie opensource già utilizzati dai data scientist accelerandone l'impiego grazie alle GPU Nvidia: l'idea è quella di fornire tool per l'analisi accelerata, il machine learning e, in futuro, anche la visualizzazione delle informazioni più utili.

Basato su Python, Rapids sfrutta Apache Arrow per la gestione "in-memory" dei database; può inoltre scalare dalla singola GPU fino all'utilizzo contemporaneo di molteplici processori grafici.
Secondo i tecnici di IBM, Rapids permetterebbe di ottenere i risultati 50 volte più velocemente rispetto agli stessi carichi di lavoro passati a CPU tradizionali.


Rapids è disponibile sia come software stand alone che sotto forma di container Docker.

Nvidia presenta Rapids, piattaforma opensource per analisi dei dati e machine learning