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  最先,面临大数据用例的不断伸长,企业正在数据模子构修、教练和迭代的韶华上无间增进。

  即日,NVIDIA数据科学产物集团高级总监Scott和Cloudera呆板练习副总裁Sushil联合分享了美邦邦度税务局的通过Cloudera和NVIDIA的集成,冲击棍骗和身份扒窃,加快端到端事业流程的获胜案例。

  往后,Cloudera的处置计划工程师Nasheb Ismaily向美邦邦税局数据剖判师时间助助团队的司理Rahul Tikekar提倡应用自带GPU加快Apache Spark 3.0软件的Cloudera Data Platform。对软件举行急速测试后,正在没有窜改任何代码的处境下,Tylor显露事业中的很众环节加快了5倍,然则有几个个别还是滞后。

  跟着企业数字化转型的加快,正在提升事业的灵敏性的同时,也给企业数据事业流带来了新的挑拨。

  来日,Cloudera 与 NVIDIA 显露将一连合营,极力于为企业供给须要的时间助助,助助企业更好地会意、管制数据,并充斥开采真正的 AI 转型潜力。

  旧年,Cloudera与NVIDIA睁开合营,借助NVIDIA GPU盘算成效,Cloudera正在群众云和私有云助助企业加快数据工程、剖判、呆板练习和深度练习本能。

  美邦邦度税务局有高出300 TB的数据库须要数据科学家Tylor举行整顿,以便寻找也许有助于识别身份扒窃和其他棍骗动作的法则。但正在巨额CPU任事器长韶华事业之后,也没有达成数据整顿事业。

  现在,面临数字化转型和企业繁荣带来的大方数据,依靠由GPU驱动的任事器所构成的Spark集群,企业也许加快事业希望,并助推企业高效管制所控制的海量数据。

  其次,大周围的CPU根柢办法对付举行大数据操作来说诟谇常腾贵的,这也正在无间增进企业的运营本钱。

  随后,NVIDIA数据科学家团队对代码的主旨实质举行了反省,发掘极少数据组织非凡倒霉的职分仍正在CPU上运转后,编写了代码来管制这些事业并将其插入Spark的RAPIDS软件接口中。结果显示,全盘职分都能正在分散式Spark集群的GPU上成功运转,并且速率晋升非凡显着。

  “目前正正在使用这一时间整合,这使得数据工程和数据科学事业流程以一半的本钱获取了高出10倍的速率晋升。” Ansaldi填补道。

  据先容,以英伟达 GPU 盘算成效撑持的 Cloudera Data Platform 能够诈欺近乎无尽数目和品种的数据,助助企业加快决定速率。

  末了,分娩大周围的数据管制操作须要重构和切换,周期韶华增进,企业的韶华本钱也有所晋升。

  本年4月,Cloudera再次揭橥Cloudera Data Platform集成Apache Spark 3.0的RAPIDS加快器。该软件布置正在NVIDIA盘算平台上,也许使企业加快数据管道,并冲破数据和呆板练习事业流的本能范围,以促使更速的人工智能采用速率,并正在不更改任何代码的处境下供给更好的交易功效。

  美邦邦税局考虑和使用剖判与统计部分时间主管Joe Ansaldi显露:“通过Cloudera和NVIDIA的这一时间整合,也许诈欺以数据为按照的洞察来促使环节职分用例。”