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新闻摘要
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英伟达发布了RAPIDS的重大更新,这是一项利用图形处理器(GPU)而非常规处理器(CPU)来大幅加快数据科学的技术。最新版本引入了三大关键改进。首先,它现在可以通过分块流式传输数据来处理超出计算机视频内存的数据集,类似于Netflix流式传输电影而非完全下载。这使科学家能够在普通工作站上分析数据量达数TB的数据。其次,它提供”零代码更改”加速,意味着现有的数据科学程序可以无需任何修改即可运行得更快 – 就像升级汽车引擎而无需改变驾驶方式。支持向量机等重要的分类和预测算法现在可以自动运行得更快。第三,它引入了一个统一的图神经网络系统,用于分析事物之间的联系(如社交网络或分子结构)。该更新还支持Python 3.13,并为下一代英伟达硬件做好准备。这些改进使高级数据分析能够为更多研究人员和学生所用,减少对昂贵超级计算机的需求。
来源: 英伟达开发者博客
本站解析
背景和环境
要理解这为何重要,不妨想象用手指一粒一粒地数沙滩上的沙子,与同时使用一千名助手的差异。这就是使用常规处理器(CPU)和图形处理器(GPU)进行数据科学的区别。图形处理器最初是为渲染视频游戏图形而设计的,擅长同时进行大量简单计算 – 这也正是数据分析的所需。
数据科学涉及分析大量信息以发现模式和做出预测 – 就像Netflix推荐节目或科学家预测天气。传统上,这需要使用昂贵的超级计算机。RAPIDS通过利用许多人已拥有的游戏图形处理器的强大功能来改变这一现状。
专家分析
“流式传输”功能尤其具有革命性意义。以前,如果您的数据集大于图形处理器的内存(通常为8-24GB),就无法使用GPU加速。现在,RAPIDS以块的形式处理数据,就像一点一点地吃掉一个大披萨,而不是试图一次性塞进嘴里。
“零代码更改”的特性消除了一个主要的采用障碍。想象一下,每次获得更快的互联网连接时,您都必须重写所有应用程序 – 没有人会升级!通过使现有代码自动运行得更快,RAPIDS让数据科学家可以立即获益,无需学习新的编程语言或重写多年的工作。
补充数据和事实
性能提升令人惊叹。之前需要数小时的任务现在可以在几分钟内完成,某些操作甚至可以实现100倍的加速。为了对比,这就相当于将10小时的航班缩短到仅6分钟。这种速度使得之前被认为是不可能的全新分析类型成为可能。
这项技术已经在各行各业产生了变革性影响。金融公司使用它实时检测欺诈行为,每秒分析数百万笔交易。医学研究人员处理基因组数据以发现疾病模式。气候科学家可以运行更详细的天气模拟。甚至社交媒体公司也使用类似的技术为您推荐相关内容。
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这种向GPU加速的趋势不仅限于英伟达。AMD和英特尔也在开发竞争性技术。亚马逊和谷歌等主要云服务提供商提供基于GPU的数据科学平台。大学正在更新计算机科学课程,包括GPU编程。
高性能计算的民主化反映了其他技术趋势。就像智能手机将超级计算机的功能放在每个人的口袋里一样,GPU加速将数据中心的功能带到了学生的桌面上。这可能会彻底改变从天文学到动物学的各个领域,因为先进的分析将变得更容易为较小的研究团队所用。
总结
英伟达的RAPIDS更新代表了使数据科学更快捷和更易获取的重大飞跃。通过利用图形处理器加速计算、支持通过流式传输处理更大的数据集,以及无需进行任何代码更改,这项技术为全球学生和研究人员开放了先进分析的大门。随着数据成为各个学科的核心,像RAPIDS这样的工具确保计算能力不会成为发现的障碍。
公众反应
数据科学家对性能提升表示欢迎,分享基准测试结果显示了戏剧性的加速。学生很高兴能在游戏笔记本电脑上运行复杂的分析。一些研究人员担心过度依赖英伟达的专有技术。环保团体赞扬GPU计算相比传统数据中心具有更高的能源效率。
常见问题解答
问: 我需要一台昂贵的图形卡才能使用RAPIDS吗?
答: 中档游戏GPU(如RTX 3060或更好)就可以提供显著的加速效果。您无需使用最昂贵的显卡也能获得好处。
问: 这只针对专业数据科学家吗?
答: 不是!学习数据科学的学生也可以使用RAPIDS来尝试更大的数据集并更快地完成作业。网上有许多教程可供参考。
问: 这与常规计算有什么不同?
答: 常规处理器一次处理一个任务,就像一个收银员。GPU可以同时处理数千个任务,就像有数千名收银员同时工作。
