NVIDIA 推出嶄新高效能工作站造福全球數百萬資料科學家

 
 

包括 HP、Dell 與 Lenovo 在內的全球系統建置大廠皆推出內建 NVIDIA Quadro RTX GPU 與 NVIDIA CUDA-X AI的新機種協助用戶大幅提升生產力

NVIDIA (輝達) 持續與全球頂尖 OEM 與系統建置商合作,攜手推出效能強大的新型工作站,協助全球數百萬資料科學家、分析師與工程師,更快做出更好的商業預測並發揮更高的生產力。

專為資料分析、機器學習與深度學習量身打造,這些新系統提供極致的運算效能與針對包括金融、保險、零售與專業服務等領域的龐大資料,進行準備、處理與分析所需的必要工具。

這些專為資料科學應用、以 NVIDIA 技術為核心所驅動的工作站,採用一種強大的參考架構,內部包含兩個高階 NVIDIA Quadro RTX™ GPU 與用於加速 RAPIDS™、TensorFlow、PyTorch 與 Caffe 等系統的 NVIDIA CUDA-X AI™ 加速軟體。其中,CUDA-X AI 收錄多種函式庫,能協助現代運算程式充分發揮 NVIDIA GPU 加速運算平台的效能。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示:「資料科學是整個運算科學界中一個成長最快速的領域,影響層面幾乎涵蓋所有產業。許多企業迫切地想運用機器學習技術從其商業資料中發掘價值,於是以前所未有的速度延攬資料科學家,而這些專家需要的工作利器,則是專為他們需求量身打造的強大工作站。NVIDIA 與合作夥伴攜手推出以 NVIDIA 技術為核心驅動的資料科學工作站,側重仰賴全新 Turing Tensor 核心 GPU 與 CUDA-X AI 加速函式庫才得以實現,讓資料科學家開發各種預測模型,藉以顛覆原有的商業模式。」

NVIDIA GPU 加速資料科學工作站

資料科學的問題涉及到極其龐大的資料與超大規模的處理能力。以 NVIDIA 技術為核心所驅動的資料科學工作站讓科學家們能更容易進行資料整理、準備、訓練並更快更精準地部署模型。其特色與優勢包括:

  • 兩個高階 Quadro RTX GPU:以最新 NVIDIA Turing™ 架構 GPU 所驅動並專為企業部署環境所設計,搭載 Quadro RTX™ 8000 與 6000 GPU 能帶來高達 260 teraflops 的運算效能,並透過 NVIDIA NVLink® 互連技術 提供 96GB 的資料傳輸存取記憶。以 Quadro RTX 為核心的資料科學工作站提供充裕的容量與頻寬,足以處理最龐大的資料集與各種運算密集的作業,也能為執行如 VR 應用在內的 3D 視覺化資料處理提供所需的繪圖效能。
  • 建構在 Linux 作業系統與 Docker 容器的資料科學軟體堆疊:
    • NVIDIA CUDA-X AI:此 NVIDIA GPU 加速函式庫能加快深度學習、機器學習與資料分析作業。CUDA-X AI 包含針對深度學習樣本加速的 cuDNN、機器學習演算法加速的cuML、推論訓練模型最佳化的 TensorRT™ 與其他 15 種函式庫。能與 NVIDIA Tensor 核心 GPU無縫搭配運行,加速端對端的開發與AI 應用的部署流程。此外, CUDA-X AI 能與包括 TensorFlow、PyTorch 與 MXNet 等深度學習框架,與包括 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 在內的各大雲端平台進行整合。
    • NVIDIA RAPIDS:此為專為資料準備、傳統機器學習與繪圖分析所打造的 GPU 加速函式庫。
    • Anaconda™ 布局:NVIDIA 與 Anaconda 合作出 Anaconda 發行版為資料科學家提供一項全新的方法,執行包括 Python/R 、資料科學、 AI 與機器學習等領域的程式開發
  • 企業環境支援:與各家工作站製造商合力進行測試與最佳化,因應企業部署關鍵任務的各種要求。
  • 軟體選配方案:讓用戶安心採用 NVIDIA 開發的軟體與容器,包括深度學習與機器學習的框架。

藉由解除資料科學家的工作地點限制,以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站能使資料科學產品線更趨於完善。

Lockheed Martin Rotary & Mission Systems 事業部首席資料科學家 Mike Koelemay 表示:「以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站讓資料科學家能以超越以往的速度,針對龐大資料集執行端對端的資料處理。透過 RAPIDS 把更多資料處理排程推送至 GPU 上,縮短模型開發時間進而加速部署作業以更快獲得商業情資。」

廣泛的企業支持與採納

以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站協助 OEM 廠商與各大資料科學軟體供應商,因應各界對於 GPU 加速資料科學功能持續成長的需求,並提供各種強大的新選配方案,協助客戶透過 AI 進行資料探索。

欲瞭解各家夥伴與客戶,包括 BlazingDB、BOXX、Charter Communications、Datalogue、Dell、 Graphistry、H2O.ai、HP、Kinetica、Lenovo、MapR、MIT 與 OmniSci 所發表的客戶證言,請參考 NVIDIA 官方網站

供應時程

全球各地工作站供應商現已推出針對資料科學應用的 NVIDIA 技術核心系統,其中除了 Dell、HP 與 Lenovo 等一線大廠外,還有各地系統廠商包括 AMAX、APY、Azken Muga、BOXX、CADNetwork、Carri、Colfax、Delta、EXXACT、Microway、Scan、Sysgen 與 Thinkmate。

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關於 NVIDIA (輝達)

NVIDIA (輝達)自1999年發明GPU起,成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽 http://nvidianews.nvidia.com/

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本新聞稿可能包含 NVIDIA 根據目前預期所做出的前瞻性聲明;包含但不限於全球系統建置商與 OEM 合作夥伴與 NVIDIA 進行合作並導入 NVIDIA Quadro RTX GPU 與 NVIDIA CUDA-X AI;NVIDIA GPU 加速資料科學工作站、NVIDIA Quadro RTX GPU 與 NVIDIA CUDA-X AI 之效益、影響、效能、功能與特色;CUDA-X AI 能協助現代運算程式充分發揮 NVIDIA GPU 加速運算平台的效能;許多企業急著想運用機器學習與分析技術獲益並以前所未有的速度延攬資料科學家;NVIDIA GPU 加速資料科學工作站為企業提供所需的處理效能以打造專屬的機器學習模型並顯著提升 AI 加速,讓資料科學家能夠分析與管理資料、解決複雜的難題並產出可被執行的寶貴商業情資;以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站讓科學家能更容易快速且精準地導入模型;以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站能使 NVIDIA 資料科學產品線更趨於完善;以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站能讓資料中心科學家能更快速地針對龐大資料集執行端對端的資料處理並善用 RAPIDS,加速部署作業與更快獲得商業情資;以 NVIDIA 技術為核心的資料科學工作站協助 OEM 與資料科學軟體供應商為其客戶帶來強大的新選擇,以及為資料科學家所打造之以 NVIDIA 技術驅動的系統之供應時程。這些前瞻性聲明包含可能導致實質結果與預期不符之風險與不確定因素。多項重要因素可能導致實際結果與前瞻性聲明所示之結果出現重大差異,所及範圍有全球經濟情況、我們的產品借重第三方協力廠商之製造、組合、封裝和測試之部分;技術發展和市場競爭之影響;新產品或技術之發展或我們現有產品與技術之提升;市場接受我們的產品或合作夥伴產品的程度;設計、製造或軟體的缺失;消費者偏好或需求之改變;業界標準和介面之改變;整合到系統後無法預期的產品或效能降低之技術缺失;以及我們定期提交給美國證券交易委員會 (SEC) 以 Form 10-Q 報告附本為基礎的Form 10-K財務季度等其他詳細因素。NVIDIA 在公司官方網站上免費提供定期提交給 SEC 的報告之副本。這些前瞻性聲明不保證未來的效能,只陳述目前的狀態,除非法律規定,否則 NVIDIA 沒有意願或義務更新或修改任何前瞻性聲明。

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