借助高度优化的机器学习流程，提高模型准确性，并直接影响盈亏底线。
机器学习有助于企业了解客户，打造更好的产品和服务，改善运营。比起从前，企业现可借助加速数据科学，更快地对解决方案进行迭代和投产，同时利用海量数据集优化模型，提高其准确性。机器学习有助于企业了解客户，打造更好的产品和服务，改善运营。比起从前，企业现可借助加速数据科学，更快地对解决方案进行迭代和投产，同时利用海量数据集优化模型，提高其准确性。
企业利用机器学习改善其产品、服务和运营。企业可利用大量历史数据，构建模型来预测客户行为并优化内部流程。虽然机器学习为企业带来了相当可观的价值，但当前基于 CPU 的方法会增加复杂性和额外开销，导致企业的投资回报降低。
数据科学加速平台结合优化的硬件和软件，可消除机器学习的复杂性和低效率等传统问题。数据科学家现在可以进行快速功能迭代，利用大量数据集进行高精度预测，轻松为生产提供可创造价值的解决方案。数据科学家可以通过一些基于 Python 或 Java 的热门 API 轻松实现 GPU 加速，因此，无论是在云端还是在本地，入门都将变得易如反掌。
企业可利用加速机器学习的力量，为数据科学家提供所需的工具，帮助他们充分利用相关数据。
迭代意味着等待结果返回，并在计算能力方面产生更多开销。尽管迭代可带来更出色的结果，但为了更快提供解决方案，数据科学团队通常会限制迭代。
数据科学团队经常发现，由于算力的限制，他们不得不对数据集进行缩减取样，最后导致结果不准确，业务决策也不甚理想。
将模型投入生产非常耗时且繁琐，通常涉及大量代码重构，并会造成周期时间延长和价值生成延迟。
通过比基于 CPU 的行业标准快 18 倍的解决方案，缩短等待流程完成的时间，从而获得更多时间迭代和测试解决方案。
通过高性能处理来分析数TB的数据集，获得准确性更高的结果，并提高报告生成速度。
无需学习新工具，只需稍加更改代码，即可加速并扩展现有数据科学工具链。
与基于CPU的行业标准相比，该解决方案的性价比高 7 倍，可通过GPU加速充分利用预算。
利用您的所有数据，做出更明智的业务决策，改善企业表现，更好地满足客户需求。
从台式机轻松扩展为具有一致直观架构的多节点、多 GPU 集群。
无论您是从头开始构建新模型，还是对关键业务支持流程的性能进行微调，NVIDIA 都能提供解决方案，助您加速企业的机器学习操作。NVIDIA 提供的解决方案结合了针对高性能机器学习而优化的硬件和软件，使企业能够轻松从数据中获得启发性洞见。借助 RAPIDS 和 NVIDIA CUDA，数据科学家可以加速在 NVIDIA GPU 上运行的机器学习流程，将数据加载、处理和训练等机器学习操作所花费的时间从几天缩短到几分钟。企业可通过熟悉的基于 Python 或 Java 的语言，利用 CUDA 的强大性能轻松加速机器学习。
RAPIDS 为新的高性能数据科学生态系统提供了基础，并通过互操作性降低了准入门槛。与 Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost 和 Numba 等领先的数据科学框架以及 PyTorch、TensorFlow 和 Apache MxNet 等大量深度学习框架集成，可扩大应用范围并促进与其他框架集成。通过 GPU 加速，RAPIDS 超参数优化 (HPO) 和 RAPIDS 森林推理库 (FIL) 等机器学习生态系统的创新将一度非常耗时的操作缩短到几秒钟完成。
无论您正在使用 SageMaker、EC2 还是 EKS，都可以在 Amazon Web Services 上开启 RAPIDS 之旅
无论您正在使用 CloudAI 还是 DataProc，都可以在 Google Cloud 上开启 RAPIDS 之旅。
无论您正在使用 AzureML 还是其他实例，都可以在 Microsoft Azure 上开启 RAPIDS 之旅
开启机器学习之旅
新一代数据科学工作站
面向各行业的 AI 系统
功能多样的加速机器学习
Download our new e-book, Accelerating Apache Spark 3.x — Leveraging NVIDIA GPUs to Power the Next Era of Analytics and AI, to learn more about the next evolution in Apache Spark.