RAPIDS accelerate Data Science
RAPIDS, an open-source CUDA accelerated toolkit that can help data scientists to faster process their data
Nvidia announced RAPIDS: an open-source Software the incorporates GPU technology acceleration in the data science pipeline. It builds on the classical machine learning pipeline many data scientists are using: Python programs made with Numpy, pandas, and scikit-learn. RAPIDS can read data with multiple Cuda cores, and run both learning and inference on multiple Cuda cores. RAPIDS will be added to Spark in version 2.4, with streaming GPU support, cuML and cuGraph and batch cuDF. To make sure their data science platform is usable for companies NVIDIA collaborated with several large companies, such as Oracle, IBM, and Wallmart. You can find more information on NVIDIA’s blog.
Organisations utilisatrices ou intéressées pour utiliser la ressource :
Contributeur(s) :
Tags : big data, machine learning
Catégories : Logiciel, Données
Thème : Données ouvertes, Logiciel Libre
Référent :
Défi auquel répond la ressource : Augmenter les connaissances partagées en cartographie et usages des véhicules et réseaux de transports
Personnes clés à solliciter :
Autre commun proche :
Richesse recherchée :
Compétences recherchées :
Communauté d'intérêt : Communauté Voiture Connectée
Type de licence :
Conditions Générales d’Utilisation (CGU) :
Niveau de développement : Disponible mais non validé
Lien vers l’outil de gestion des actions :
Lien vers l’outil de partage de fichiers :
Besoins :
Prochaines étapes :
Documentation des expérimentations :
Autres informations
Liste des acteurs qui utilisent ou souhaitent utiliser ce commun : aucun pour le moment
Liste des CR d’atelier en lien avec ce commun :
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