Nvidia發布RAPIDS平台可加速GPU用於AI訓練

Nvidia今天早些時候推出了一款新的GPU加速平台，該平台能夠處理更大量的數據以應對深度學習和機器學習。Nvidia希望藉此鞏固自己在人工智慧方面的領先地位。

RAPIDS背後的理念是為企業帶來性能提升，從而幫助他們客服依賴於處理大量數據的「高度複雜的業務挑戰」，例如預測信用卡欺詐、預測零售庫存以及了解消費者購買行為等，Nvidia這樣表示。

GPU已經成為AI工作負載（如深度學習和機器學習）的必要工具，因為GPU能夠提供比常規CPU更強大的處理能力。但Nvidia人工智慧基礎設施產品負責人Jeffrey Tseng在慕尼黑舉行的Nvidia GPU技術大會之前表示，企業仍需要更多處理能力來應對要求最苛刻的工作負載。

Tseng表示：「如今的企業正在變得越來越多地以數據為驅動。數據分析和機器學習現在是領先的高性能計算領域，但是我們在使用數據方面遇到了障礙。」

開源RAPIDS平台的主要組件是一套CUDA加速庫，用於基於GPU的分析、機器學習和數據可視化。 Tseng表示，Nvidia將啟用5個最受歡迎的機器學習庫並加速自己的GPU。Nvidia稱，這樣做可以通過更多迭代來優化AI訓練，從而提高模型的準確性。

Nvidia表示，這些庫為數據科學家提供了在GPU上運行整個數據管道所需的工具。RAPIDS平台採用XGBoost機器學習演算法，該演算法用於在Nvidia DGX-2系統上訓練數據模型，結合了16個完全互連GPU硬體的DGX-2，可提供高達2 petaflops的處理能力。結果是，與在CPU系統上進行訓練相比，數據科學家可以將深度學習和機器學習演算法訓練減少50倍。

「我們看到，這個新軟體平台和我們發布的硬體讓訓練時間大幅縮減，基礎設施成本降低，」Tseng說。

Nvidia得到了眾多大型科技企業的信任，這些企業都已經開始採用RAPIDS平台，其中就包括資料庫巨頭Oracle，Oracle通過Nvidia雲在其Oracle Cloud Infrastructure上支持RAPIDS。Nvidia表示，Oracle還致力於在Oracle Data Science Cloud上支持RAPIDS平台。

另外還有IBM公司，IBM宣布通過IBM Cloud、PowerAI on IBM POWER9、IBM Watson Studio以及Watson Machine Learning服務在私有雲、公有雲、混合雲和多雲環境中支持RAPIDS。與此同時，大數據公司Databricks也表示將使用RAPIDS加速Apache Spark工作負載。

Databricks聯合創始人兼首席技術專家Matei Zaharia表示：「我們有多個正在進行的項目可以更好地將Spark與原生加速器集成，包括Apache Arrow支持和使用Project Hydrogen進行GPU調度。我們相信RAPIDS是一個令人興奮的新機會，可以擴展客戶的數據科學和人工智慧工作負載。」

Nvidia表示，HPE、思科、戴爾和聯想等廠商也將在自己的系統上支持RAPIDS。

Moor Insights＆Strategy分析師Patrick Moorhead表示，Nvidia通過RAPIDS試圖讓那些對運行AI工作負載感興趣的企業更容易訪問GPU。

Moorhead表示：「Nvidia在獲得AWS和Azure這樣的超大規模數據中心廠商新任將深度學習和機器學習整合到他們的工作流方面取得了很大的成功。RAPIDS讓企業更好地使用那些和IBM、HPE等廠商更容易實現Nvidia加速所使用的相同的功能。」

Constellation Research首席分析師兼副總裁Holger Mueller表示，如果能夠做到這一點，Nvidia未來幾年將會很好地主導市場上的人工智慧工作負載。他說這一切都是為了創造出色的硬體和軟體組合以優化加速這些工作負載， Nvidia RAPIDS平台是做到這一點的最好成果之一。

Mueller說：「從硬體方面看，對於Nvidia來說很明顯它必須贏得開發人員和數據科學家的心，打造一個廣泛採用的軟體平台。RAPIDS是這一策略的一次重大嘗試，但我們必須等待，看看開發人員、數據科學家以及最重要的CxO，他們是否能夠對下一代應用平台做出決策。」

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