Thực thi toàn bộ quy trình làm việc Khoa học dữ liệu với sự hỗ trợ xử lý của GPU tốc độ cao, nạp dữ liệu song song, can thiệp dữ liệu (data manipulation) và học máy nhằm tạo ra các quy trình Khoa học dữ liệu toàn diện nhanh hơn gấp 50 lần!
Khoa học dữ liệu và Học máy là phân khúc điện toán lớn nhất thế giới. Chỉ những cải tiến nhỏ nhặt về độ chính xác của các mô hình phân tích có thể giúp mang lại hàng tỷ đô la giá trị quy đổi. Để xây dựng các mô hình tốt nhất, các nhà Khoa học dữ liệu đã làm việc cật lực để đào tạo, đánh giá, lặp lại và đào tạo lại để có những kết quả chính xác cao và các mô hình hoạt động hiệu quả.
Các quy trình mất nhiều ngày chỉ mất vài phút, giúp việc xây dựng và triển khai các mô hình tạo ra giá trị trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Chúng có thể hỗ trợ doanh nghiệp của bạn trên tất cả mọi khía cạnh của các dự án AI.
.jpg)
Quy trình làm việc có nhiều lần lặp lại của việc chuyển đổi Dữ liệu thô thành Dữ liệu đào tạo, dữ liệu này được đưa vào nhiều tổ hợp thuật toán, trải qua quá trình điều chỉnh siêu tham số để tìm ra các tổ hợp mô hình, tham số mô hình và tính năng dữ liệu phù hợp để có hiệu suất và độ chính xác tối ưu.
Là một bộ thư viện phần mềm nguồn mở và API để thực thi các quy trình Khoa học dữ liệu hoàn toàn trên các GPU – và có thể giảm thời gian đào tạo từ vài ngày xuống còn vài phút. Được xây dựng trên XPANDX CUDA-X AI, RAPIDS kết hợp nhiều năm phát triển về đồ họa, học máy, học sâu, điện toán hiệu năng cao (HPC),…
Với Khoa học dữ liệu, nhiều điện toán hơn cho phép bạn gặt hái được thông tin hữu ích nhanh hơn. RAPIDS tận dụng XPANDX CUDA để tăng tốc quy trình làm việc của bạn bằng việc chạy toàn bộ các bước đào tạo về Khoa học dữ liệu trên GPU. Điều này có thể giảm thời gian đào tạo mô hình của bạn từ vài ngày xuống còn vài phút.
Bằng việc loại bỏ sự phức tạp khi làm việc với GPU và thậm chí cả các giao thức giao tiếp đằng sau trong kiến trúc trung tâm dữ liệu, RAPIDS tạo ra một cách đơn giản để hoàn thành Khoa học dữ liệu. Khi ngày càng có nhiều nhà Khoa học dữ liệu sử dụng Python và các ngôn ngữ cấp cao khác, việc cung cấp khả năng tăng tốc mà không cần thay đổi code là điều cần thiết để cải thiện nhanh chóng thời gian phát triển.
RAPIDS có thể chạy ở mọi nơi – đám mây hoặc tại chỗ. Bạn có thể dễ dàng mở rộng quy mô từ máy trạm sang máy chủ nhiều GPU đến các cụm nhiều node, cũng như triển khai nó trong sản xuất với Dask, Spark, MLFlow và Kubernetes.
Tiếp cận đến hỗ trợ đáng tin cậy thường rất quan trọng đối với các tổ chức sử dụng Khoa học dữ liệu cho những mission-critical insights. Hỗ trợ Doanh nghiệp XPANDX tkhả dụng với XPANDX AI Enterprise, bộ phần mềm AI đầu cuối và bao gồm thời gian phản hồi được đảm bảo, thông báo bảo mật ưu tiên, cập nhật thường xuyên và quyền tiếp cận với các chuyên gia AI của XPANDX.
Những kết quả cho thấy GPU giúp tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể cho các vấn đề phân tích Big Data theo quy mô nhỏ và lớn. Sử dụng các API quen thuộc như Pandas và Dask, ở quy mô 10TB, RAPIDS hoạt động trên GPU nhanh hơn tới 20 lần so với mức cơ bản của CPU hàng đầu.
.jpg)
Các tác vụ xử lý dữ liệu phổ biến có nhiều bước (data pipelines) thứ mà Hadoop không thể xử lý hiệu quả. Apache Spark đã giải quyết vấn đề này bằng cách giữ tất cả dữ liệu trong bộ nhớ hệ thống, điều này cho phép các data pipelines phức tạp và linh hoạt hơn, nhưng lại gây ra các nút thắt cổ chai mới. Việc phân tích thậm chí vài trăm GB dữ liệu có thể mất hàng giờ nếu không muốn nói là vài ngày trên các cụm Spark với hàng trăm node CPU.
Để khai thác tiềm năng thực sự của Khoa học dữ liệu, GPU hẳn nhiên phải là trung tâm của thiết kế trung tâm dữ liệu, bao gồm 5 yếu tố sau: Compute, Networking, Storage, Deployment và Software. Nhìn chung, quy trình làm việc Khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối trên GPU nhanh hơn 10 lần so với trên CPU.
