Acceleratore RAPIDS per Apache Spark

L'acceleratore RAPIDS™ per Apache Spark è un plug-in che sfrutta le librerie e le GPU RAPIDS per accelerare le pipeline di elaborazione dei dati e machine learning su Apache Spark. Trasforma le pipeline esistenti senza alcuna modifica del codice.

Scopri i vantaggi dell'accelerazione

Tempi di esecuzione più rapidi

Accelera le prestazioni delle attività di preparazione dei dati per addestrare più rapidamente i modelli IA e accelerare le analisi.

Riduzione dei costi dell'infrastruttura

Più risultati con meno risorse: Spark su GPU NVIDIA completa più velocemente i processi con meno risorse hardware rispetto alle CPU, consentendo di risparmiare tempo, costi di capitale in locale e costi operativi nel cloud.

Veloce time-to-value

Scopri rapidamente i vantaggi senza dover apportare modifiche al codice. Gli strumenti inclusi identificano i processi migliori per l'accelerazione delle GPU e calcolano le configurazioni ottimali.

Casi d'uso

Come viene utilizzato l'acceleratore RAPIDS

Aziende di tutti i tipi utilizzano Apache Spark per l'analisi dei processi aziendali, il caricamento dei dati nei data warehouse e la loro pre-elaborazione all'inizio delle pipeline di machine learning.

Scalabilità dell'elaborazione dei dati

I crescenti volumi di dati stressano le risorse IT. L'accelerazione delle GPU potenzia l'infrastruttura di calcolo in modo che possa elaborare un numero nettamente maggiore di dati. Grazie all'accelerazione delle operazioni, Taboola è stata in grado di mantenere le scadenze di elaborazione su volumi di dati in crescita all'interno del data center esistente.

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Pipeline IA

Le pipeline IA sono costituite da più passaggi, tra cui la preparazione dei dati, la trasformazione, l'ingegnerizzazione delle funzionalità e l'estrazione dei dati. L'accelerazione di queste operazioni con le GPU consente di velocizzare i tempi di addestramento, oltre a diminuire drasticamente i costi dell'infrastruttura. AT&T ha ridotto del 70% sia i costi che i tempi della propria pipeline IA.

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Analisi in tempo reale

Le aziende si affidano ai dati più recenti per prendere decisioni operative critiche. L'accelerazione delle GPU consente di lavorare con dati aggiornati e di ottenere informazioni in tempo reale. Grazie alle GPU, CapGemini ha aiutato un retailer internazionale a ridurre i tempi di elaborazione delle transazioni da giorni a ore.

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Assistenza per la migrazione su vasta scala

Project Aether

Automatizza la qualificazione, i test e la configurazione dei processi Spark per l'accelerazione delle GPU, utilizzando l'IA per ottimizzare le configurazioni e ottenere le massime prestazioni.

I tempi di migrazione su larga scala possono essere ridotti da settimane o mesi a ore o giorni, accelerando il time-to-value e consentendo risparmi significativi. Richiedi di poter usufruire di questo servizio gratuito compilando il modulo di interesse.

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Strumento di analisi del TCO

A che velocità puoi andare?

Valuta i carichi di lavoro Apache Spark per verificare il potenziale di accelerazione delle GPU e scopri come configurare un cluster per ottenere un risparmio ottimale sui costi.

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L’integrazione tra Cloudera e NVIDIA ci consentirà di utilizzare informazioni dettagliate basate sui dati per alimentare casi d’uso mission critical. Stiamo attualmente implementando questa integrazione e già vediamo miglioramenti nella velocità di oltre 10 volte superiori alla metà del costo per i nostri flussi di lavoro di ingegneria dei dati e scienza dei dati.

— Joe Ansaldi, Capo del settore tecnico di ricerca, Analisi e statistica applicata, IRS

Stiamo registrando un aumento significativo delle prestazioni con Spark 3 accelerato da NVIDIA rispetto all'esecuzione di Spark sulle CPU. Con questi vantaggi straordinari in termini di prestazioni della GPU, è possibile cogliere tutta una serie di nuove opportunità per migliorare le funzionalità basate su IA nella suite completa di applicazioni Adobe Experience Cloud.

— William Yan, Direttore senior del machine learning, Adobe

Il nostro lavoro costante con NVIDIA migliora le prestazioni con le ottimizzazioni RAPIDS per Apache Spark 3 e Databricks a vantaggio dei clienti comuni come Adobe. Questi contributi accelerano le pipeline di dati, il training dei modelli e le valutazioni, il che si traduce direttamente in più innovazioni e informazioni per la nostra community di ingegneri ed esperti di dati.

— Matei Zaharia, autore di contenuti originali di Apache Spark e direttore della tecnologia di Databricks

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Opzioni per iniziare

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Per sfruttare il valore dei Big Data basati sull'IA e saperne di più sulla prossima evoluzione di Apache Spark, scarica l'e-book "Accelerating Apache Spark 3.x—Leveraging NVIDIA GPUs to Power the Next Era of Analytics and AI.

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