NVIDIA Marc Hamilton：操作开源的RAPIDS，为呆板进修一连加快

【51CTO.com原创稿件】操作GPU处理赏罚语音、视频、图片等非布局化数据已经成为行业共鸣，在本年的GTC大会上，NVIDIA不单宣布了一系列全新的GPU芯片，并且还重点先容了用于加快计较的RAPIDS。NVIDIA办理方案架构与工程团队副总裁Marc Hamilton在接管记者采访时暗示，NVIDIA在深度进修规模已经专攻了六年，RAPIDS并不是一个全新的算法。它不是教人们怎么去编写新的代码，而是把已经写好的代码放在CUDA上，数据科学家不必要从头进修软件的用法，完全可以操作现有的软件，并为深度进修快速。据先容，因为RAPIDS是开源的，以是软件中没有的成果企业可以本身去编写代码实现。

NVIDIA办理方案架构与工程团队副总裁Marc Hamilton

让呆板进修算法加快的RAPIDS

XGBOOST是呆板进修中一个较量好的算法，Marc Hamilton汇报记者，此刻越来越多的公司开始回收XGBOOST算法。他暗示，每个企业都有差异的营业必要用到深度进修，假如企业同时有五个决定树，假如用CPU处事器计较，必要几周乃至几个月的时刻，这是由于在每一个树状图的接替进程中，一个处事器与其它一个处事器要举办大量的信息互换，整体速率都被拉低了，操作RAPIDS则可以很好的办理这个题目。

RAPIDS不必要缔造新的算法，只是为了让XGBOOST和其余呆板进修算法提速。RAPIDS里有两个部门构成：第一个是cuDF，，它是CUDA的数据框架。第二个是cuML，它是CUDA进修。据先容，数据框架是辅佐用户网络数据的，cuML和CUDA呆板进修只是GPU支持XGBOOST可能其余的人工智能库。cuGRAPH是专门处理赏罚图像的，可以跟许多的软件相连。

Marc Hamilton暗示，RAPIDS的最低层是通过CUDA举办编程。他夸大，加快有差异方法，一种方法是在CUDA上对软件举办从头编程，第二种方法是行使CUDA软件库、cuML及呆板进修的软件库，用来加快XGBOOST。第三种加快方法是在软件应用层面的加快，好比：SAP可能Oracle的某些工程的成果已经是通过GPU加快了。

开源让RAPIDS简朴易用

据Marc Hamilton先容，RAPIDS是开源的，很是易用增进新的成果，不必要从头进修。

Marc Hamilton暗示，此刻许多新软件的开拓进程和老软件很是纷歧样，假如买Oracle的数据库，必要一年更新一次。RAPIDS天天城市把新的代码放到上面去，每30天会把这些数据陈设到英伟达的容器里，然后把它放到“云”上去。

“假如本日你用当前版本RAPIDS用的很是好，那么这个版本会被放在容器里头一向待在“云”上，什么时辰想用城市在哪里，它并不会消散。” Marc Hamilton暗示，假如你喜好英伟达RAPIDS的下一个月的版本中的某个成果，就可以在下个月把新版本下载下来行使。

据相识，“云”上的大部门版本都是由英伟达颠末测试之后的，有一些版本没有颠末测试，用户想要行使的，也可以本身下载代码，自已举办测试。“英伟达有许多设法，有些是新的算法、有些是特另外算法，我们都把它放到RAPIDS上去，并且每个月我们会基于客户给我们反馈，对它们举办优先化处理赏罚。” Marc Hamilton如是说。

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（编辑：湖南网）

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