资料科学工作流程一直以来都十分缓慢且缺乏效率，仰赖 CPU 来载入、筛选和操控资料，以及训练和部署模型。GPU 大幅降低基础架构成本，并为使用 NVIDIA RAPIDS ™ 函式库的端对端资料科学工作流程提供卓越效能。随处都能使用 GPU 加速的资料科学，无论是台式电脑、资料中心、边缘端及云端都没问题。
减少等待最宝贵分析洞见的时间，并加速投资报酬率。
加快机器学习速度最高达 215 倍，并执行更多迭代、增加实验，以及进行更深度的探索。
降低资料科学基础架构成本，同时提升资料中心效率。
Apache Spark 3.0 是 Spark 系列的第一个版本，可为分析和人工智能工作负载提供完全整合且顺畅的 GPU 加速效能。无论在本机或云端，都可以利用 Spark 3.0 (含 GPU ) 的强大功能，且无需变更程式码。GPU 的突破性效能够让企业和研究人员更频繁训练更大的模型，最终借助人工智能功能发挥巨量资料的价值。
GPU 加速 XGBoost 将为全球顶尖机器学习算法的单一节点与分散式部署带来颠覆的效能﹐资料科学团队借由比 CPU 大幅提升的训练速度，能够处理更庞大的资料集、迭代更快速并调整模型，以将预测精准度与商业价值极大化。
透过多种不同的 NVIDIA GPU 解决方案，探索无与伦比的加速能力。
让机器学习工作流程展现**效能、生产力和投资报酬率。
利用 NVIDIA CUDA-X AI 打造的 RAPIDS 运用 NVIDIA® CUDA® 逾 15 年的开发与机器学习专业知识。这款功能强大的应用软件能在 GPU 中完整执行端对端资料科学训练流程，将原本需要好几天的训练时间缩短为几分钟。
RAPIDS 开放所有人使用，并且在资料科学与分析领域获得全球广泛采用。我们的合作伙伴透过 GPU 加速分析、机器学习和深度学习的进展，共同改变传统巨量资料分析的生态系统。
适用于健康照护产业 GPU 加速资料科学的 RAPIDS
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