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Workflows für die Datenanalyse sind traditionell langsam und umständlich, da sie für Datenvorbereitung, Training und Bereitstellung auf CPU-Berechnungen angewiesen sind. Beschleunigte Datenwissenschaft kann die Leistung von durchgängigen Analyse-Workflows steigern, die Wertschöpfung beschleunigen und gleichzeitig die Kosten senken.

Transformative Technologien für sofortige Ergebnisse

Herausforderungen der BrancheN

  • Die Datenvorbereitung ist ein komplexer, zeitaufwendiger Prozess, mit dem Datenwissenschaftler einen großen Teil ihrer Zeit verbringen.

  • Die Iteration dauert empfindlich lange, was weniger robuste Analysen zur Folge hat. 

  • Die Datensätze herunterzuskalieren führt zu suboptimalen Ergebnissen.

Unternehmen nutzen Analysen, um ihre Daten zu interpretieren und geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Während Datenanalysen enormes Potenzial freisetzen, steigen der Gesamtaufwand und die Komplexität von Geschäftsabläufen durch die herkömmliche, CPU-basierte Verarbeitung und Analyse von Daten, was die Rentabilität senkt. Dank der beschleunigten Datenwissenschaft beginnt nun eine neue Ära der Datenanalyse, welche es Unternehmen und Fachleuten ermöglicht, ihre Daten und Infrastruktur optimal zu nutzen.

Beschleunigte Datenwissenschaft verbessert den gesamten Workflow durchgängiger Datenanalysen, sei es durch die Transformation von Daten für den Unternehmensgebrauch oder durch die Visualisierung von Daten im Terabyte-Maßstab, um ein bestimmtes Problemfeld zu verstehen. Datenwissenschaftler können NVIDIA-GPUs mit ihren bevorzugten Toolsets problemlos voll ausschöpfen, wodurch Ihrem Unternehmen die Leistung von High Performance Computing mit minimaler Lernkurve zur Verfügung steht.

Mit der geballten Kraft leistungsstarker Datenanalysen können Unternehmen ihre Kunden noch besser bedienen, Produkte schneller entwickeln und im gesamten Betrieb mehr Innovationen ermöglichen.

Blitzschnelle Leistung
​​​​​​​bei Big Data

Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Grafikprozessoren bei kleinen wie großen Datenanalyseproblemen zu enormen Zeit- und Kostenersparnissen führt. Mithilfe vertrauter APIs wie Pandas und Dask arbeitet RAPIDS auf Grafikprozessoren bei einer Größenordnung von 10 Terabyte bis zu 20-mal schneller als auf führenden CPUs. Mit nur 16 NVIDIA DGX A100-Systemen steht die Leistung von 350 Servern zur Verfügung, wodurch die Lösung von NVIDIA für HPC-Leistung 7-mal kostengünstiger ist.
Server in einem Serverraum

Die Vorteile beschleunigter Analysen

Geringere Wartezeiten

Verbringen Sie weniger Zeit damit, auf Prozesse zu warten, wodurch mehr Zeit für Iteration und Testung von Lösungen zur Verfügung steht, um drängende Geschäftsprobleme zu lösen.

Bessere Ergebnisse

Analysieren Sie Multi-Terabyte-Datensätze mit leistungsstarker Verarbeitung, um genauere Ergebnisse und schnellere Berichterstattung zu erzielen.

Kein Refactoring

Beschleunigen und skalieren Sie Ihre vorhandene Datenwissenschafts-Toolchain mit minimalen Codeänderungen, ohne den Umgang mit neuen Tools erlernen zu müssen.

Schnellere Verarbeitung

Beschleunigen Sie umfangreiche Datenumwandlungen und liefern Sie hochwertige Datensätze schneller, um Fachkräfte und Fachbereiche in Ihrem Unternehmen zu unterstützen.

Enorme Interoperabilität

Teilen Sie ganz einfach den Gerätespeicher mit einer großen Anzahl häufig genutzter Analysebibliotheken, um das kostspielige und zeitaufwändige Kopieren von Daten zu vermeiden.

Kein Refactoring

Verbringen Sie nicht Stunden mit der Umwandlung von einem Datenformat in ein anderes – nutzen Sie die Datenformate, die für Ihr Unternehmen am besten funktionieren.

Geringere Ausgaben

Schöpfen Sie ihr Budget mit GPU-Beschleunigung optimal aus, anstatt durch Erwerb, Bereitstellung und Verwaltung von mehr und mehr CPUs Kosten anzuhäufen.

Bessere Entscheidungen

Nutzen Sie alle Ihre Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die organisatorische Leistung zu verbessern und Kundenbedürfnissen besser gerecht zu werden.

Nahtlose Skalierung

Skalieren Sie mühelos von einem Desktop auf Cluster mit mehreren Knoten und mehreren Grafikprozessoren dank konsistenter, intuitiver Architektur.

Durchgängige beschleunigte Analysen mit NVIDIA

NVIDIA bietet Lösungen zur Beschleunigung des gesamten durchgängigen Analyse-Workflows, sei es die Verkürzung der Bearbeitungszeit Ihrer ETL-Pipelines oder die Beschleunigung umfangreicher Workflows für maschinelles Lernen. NVIDIA und seine Partner bieten mit NVIDIA-zertifizierten Systemen Lösungen für die Ausführung von Datenwissenschafts-Workflows auf Ihrem Notebook, in der Cloud bis hin zu eigenen Räumlichkeiten. Diese Lösungen vereinen die optimierte Hard- und Software für hochleistungsfähige Datenanalysen, um es Unternehmen leicht zu machen, ihre Daten optimal zu nutzen. Mit den RAPIDS-Open-Source-Software-Suites und NVIDIA CUDA können Datenfachkräfte Analysepipelines auf NVIDIA-Grafikprozessoren beschleunigen und den Zeitaufwand von Datenanalysevorgängen wie dem Laden von Daten, der Verarbeitung sowie dem Training von Tagen auf Minuten reduzieren. Die Leistung von CUDA lässt sich mithilfe des gängigen Python Java-basierter Programmiersprachen nutzen, wodurch sich der Einstieg in die Welt beschleunigter Analysen einfach gestaltet.

Von maschinellem Lernen bis Deep Learning – alles auf GPU

Datenfluss Diagramm

Datenvorbereitung und ETL

Verarbeiten Sie in Windeseile ETL-Pipelines in Terabyte-Größe auf NVIDIA GPUs mit RAPIDS und Spark 3.0 oder Dask – geben Sie Ihren Fachkräften hochwertige Datensätze an die Hand.

Schulungen

Entwickeln, iterieren und verfeinern Sie geschäftsfördernde Modelle, um Ihre Arbeitsabläufe mit RAPIDS cuML und Dask zu unterstützen.

Visualisierung

Erlangen Sie ein tieferes Verständnis Ihrer Daten durch massive Visualisierungen mit RAPIDS und Plotly Dash.

Inferenz

Erlangen Sie mit RAPIDS FIL schnell geschäftliche Erkenntnisse, um Arbeitsabläufe und Entscheidungsfindungen zu optimieren.

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