RAPIDS Accelerator para Apache Spark
O RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark é um plug-in que utiliza bibliotecas e GPUs RAPIDS para acelerar o processamento de dados e pipelines de machine learning no Apache Spark. Ele transforma os pipelines existentes sem qualquer alteração de código.
Conheça os benefícios da aceleração
Casos de uso
Como o acelerador RAPIDS está sendo usado
Todos os tipos de empresas usam o Apache Spark para análise de processos de negócios, carregamento de dados em depósitos de dados e pré-processamento de dados no início de pipelines de machine learning.
Assistência para migração em escala
Project Aether
Automatize a qualificação, testes e configuração de seus trabalhos do Spark para aceleração de GPU, usando IA para otimizar configurações e obter o máximo desempenho.
O tempo de migração em larga escala pode ser reduzido de semanas ou meses para horas ou dias, permitindo tempo de geração de valor mais rápido e economias significativas. Inscreva-se para ser considerado para esse serviço gratuito ao preencher o formulário de interesse.
A integração entre Cloudera e NVIDIA nos capacitará a usar insights orientados por dados para impulsionar casos de uso de missão crítica. No momento, estamos implementando essa integração e já estamos vendo melhorias de dez vezes mais velocidade por metade do custo para nossos fluxos de trabalho de engenharia de dados e ciência de dados.
— Joe Ansaldi, Diretor técnico de análise e estatística aplicadas à pesquisa, IRS
Estamos vendo um desempenho muito mais rápido com o Spark 3 acelerado por NVIDIA, em comparação com a execução do Spark em CPUs. Com esses ganhos de desempenho de GPUs revolucionárias, possibilidades totalmente novas se abrem para aprimorar os recursos orientados por IA em nosso pacote completo de softwares do Adobe Experience Cloud.
— William Yan, Diretor sênior de Machine Learning da Adobe
Nosso trabalho contínuo com a NVIDIA melhora o desempenho com otimizações RAPIDS para Apache Spark 3 e Databricks para beneficiar nossos clientes conjuntos, como a Adobe. Essas contribuições levam a pipelines de dados, treinamento de modelos e pontuação mais rápidos, que se traduzem diretamente em mais avanços e insights para nossa comunidade de engenheiros de dados e cientistas de dados.
— Matei Zaharia, Criador original do Apache Spark e Diretor de tecnologia da Databricks
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Opções de Inicialização
Comece a usar o acelerador RAPIDS para Apache Spark
Saiba como levar a análise de dados acelerada por GPUs do desenvolvimento à produção.
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