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在德国慕尼黑举行的GPU技术会议上，高性能GPU和人工智能领域的领导者Nvidia宣布推出了一套新的开源RAPIDS库，用于GPU加速的分析和机器学习，这又迈出了一步。

这次Nvidia不会宣布用于深度学习的新GPU平台或新的专有SDK，而是用于GPU加速的分析和机器学习的一组新的开源库。绰号为RAPIDS的新库将提供类似于Scikit Learn和Pandas的Python接口，但将利用该公司的CUDA平台在一个或多个GPU上加速。

Nvidia首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)周二通过电话通知了几位技术记者。据称，使用RAPIDS而非纯CPU实施，Nvidia的培训时间缩短了50倍。尽管未明确讨论CPU的硬件配置，但在Nvidia DGX-2系统中使用XGBoost ML算法的情况下已测量了该速度。

RAPIDS显然包括Apache Arrow内存列数据技术，并且旨在在Apache Spark上运行。在这种情况下，该公司已从Databricks购买了将RAPI​​DS集成到其自己的分析和IA平台中的软件。

但是，Databricks并不是RAPIDS平台背后的唯一大牌。IBM，Hewlett Packard Enterprise和Oracle等技术巨头也在行动。