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A100 GPUでラピッズ+ダスク(RAPIDS™+Dask)を開始することを可能にして、ユーザーと企業がデータを最大限活用できるように...



ダスク(Dask)はパイソン(Python)分析を基本的に拡張するためのアクセス可能で強力なソリューションである。 おなじみのインターフェイスを使用することでPyDataツールに慣れたデータ科学者や開発者がビッグデータワークロードを簡単に拡張できる。

また、ダスクはNVIDIAの様々なプロジェクトで採用した強力なツールである。 ラピッズ（RAPIDS™）GPU加速プラットフォームと一緒に使えば、データ実務者が大規模なエンビディアGPUクラスターにビッグデータワークロードを分散できる。

19日からエンビディアは加速コンピューティングをより簡単に活用できるよう、クラウドの最新エンビディアA100 GPUからラピッズ+ダスク(RAPIDS™+Dask)サポートを追加し、ユーザーや企業がデータを最大限活用できるようにした。

通常、ダスクを使えば分析ワークロードを容易に拡張することが可能であるが、クラウド環境でワークロードを配布することは困難である。 ダスク·クラウド·プロビダー(Cloud Provider)は、基本クラウド統合を提供するパッケージであり、Amazonウェブサービス（AWS）、GoogleクラウドプラットフォームまたはMSアザーで簡単に開始できる。

基本クラウドツールを使用し、データ科学者、マシンラーニング開発者、DevOpsエンジニアは、インフラで即時にワークロードを実行できる。

エンビディアラピッズは、ダスク-クラウドプロビダーをベースに構築され、原始仮想マシンで最も強力なエンビディアGPUインスタンスを容易に切り替えることができ、AWS,GCP,Azureはデータ科学者のための優れた管理型サービスを提供するが、このような実装は新しいGPUアーキテクチャを採用するのに時間がかかり得る。

ダスク-クラウドプロビダーやラピッズを通じて、ユーザーと企業は最新のエンビディアA100 GPUを活用し、前世代より20倍も多くの性能を提供するという。 それぞれ40GBのGPUメモリーと600GB / s NVLINK 連結を備えたエンビディアA100 GPUは、エンタープライズ級のデータ科学ワークロードのための強力なソリューションだ。

特に、ダスク-クラウドプロビダーおよびラピッズは原始VMを最初から構成しなくてもA100 を容易に開始できる方法を提供する。

一方、エンビディアはラピッズにより加速データ科学をより広範囲なデータ基盤にユーザがより容易にアクセスできるようにするために努力しており、データ科学者と開発者が少ない時間で困難なくより容易にエンタープライズ級の問題を解決できると付け加えた。

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