在最近的产品日会议上，Dataiku 全球合作伙伴支持主管Anjaney Srivastav与 NVIDIA 首席产品架构师William Benton联手展示了他们的合作如何塑造加速数据科学的未来。技术领导者 Dataiku 和 NVIDIA 之间的这种合作正在彻底改变数据科学的能力，在这个世界中，数据驱动的洞察力决定了创新的速度。
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了解加速数据科学
会议的核心是加速数据科学的概念。William Benton 首先从历史概述开始，阐述了数据科学的发展。十年前，数据科学家管理工作流程的每个部分——识别业务问题、收集数据、训练模型和产生见解。这些包罗万象的职责需要广泛的计算知识，并且严重依赖大规模计算集群。
在现代数据科学中，加速计算可提高效率，使数据科学家能够管理庞大的数据集并 巴拉圭 电话号码数据 以更高的效率执行复杂的计算。深度学习、AutoML和大型语言模型的兴起不仅要求加速以提高性能，而且还要求优化资源和成本效率。加速通过在大量数据集上启用复杂的技术来最大限度地提高成果，同时最大限度地减少时间和能源消耗。
数据科学项目生命周期重点强调依赖加速计算的功能
图 1 - 数据科学项目生命周期，重点突出了依赖加速计算的功能
通过 NVIDIA 套件加速
NVIDIA 的 William Benton 向观众介绍了促进这一加速之旅的企业框架套件。这些工具使数据科学家能够充分发挥 GPU 加速的潜力，简化工作流程并提供卓越的性能。
主要产品包括：
RAPIDS：用于数据准备、探索性分析和机器学习的 GPU 优化库集合，与 pandas、scikit-learn 和 PyTorch 等熟悉的工具兼容。