NVIDIA 全新推出的 CUDA-X AI 函式庫，將為從事資料分析、機器學習和深度學習的資料科學家，大幅提高作業速度。
CUDA-X AI 讓 Tensor Core GPU 更具靈活性，加快以下作業的速度：
- …從消化資料到擷取 – 轉換 – 載入（ETL）、訓練模型及和部署的資料科學。
- …用於迴歸、分類、群集的機器學習演算法。
- …每個深度學習訓練框架使用此版本中自動針對 NVIDIA Tensor Core GPU 進行優化。
- …在雲端進行推論和大規模部署 Kubernetes。
- …在 PC、工作站、超級電腦雲端環境及企業資料中心的資料科學。
- …在 Amazon Web Services、Google Cloud 及 Microsoft Azure 人工智慧服務裡。
- …資料科學。
CUDA-X AI 加快了資料科學。
今天在 NVIDIA GPU 技術大會上亮相的 CUDA-X AI，是唯一能加快資料科學的端對端平台。
企業開始採用包括深度學習、機器學習和資料分析在內的人工智慧技術，以求發揮資料最大的功效，正是催生出 CUDA-X AI 的原因。
這些有著典型的工作流程：處理資料、判斷特徵、訓練、驗證和部署。
CUDA-X AI 讓 NVIDIA Tensor Core GPU 擁有更強大的靈活性，能以獨特方式因應這種端到端的人工智慧作業流程。
由十餘個專用加速函式庫組成的 CUDA-X AI，能將處理機器學習和資料科學工作負載的速度，提高達五十倍。
它已經採用 cuDF 加快資料分析、用 cuDNN 加快處理深度學習原語、用 cuML 加快處理機器學習演算法，以及用 DALI 加快處理資料的速度。
這些函式庫共同加快了典型人工智慧工作流程的每個步驟，無論是使用深度學習來訓練語音和影像辨識系統，還是使用資料分析來評估抵押貸款組合的風險狀況。
這些工作流程內的每個步驟都要處理海量資料，而 GPU 加速運算技術將加惠每個步驟。
廣泛採用
Charter、Microsoft、PayPal、SAS 及 Walmart 等業者皆已採用 CUDA-X AI。
且已納入 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等主要深度學習框架。
全球大型雲端服務提供商使用 CUDA-X AI 來加速其雲端服務。
全球八大電腦製造商今日宣布旗下的資料科學工作站和伺服器已完成優化，可運行 NVIDIA 的 CUDA-X AI 函式庫。
現已上市
個人可免費下載 CUDA-X AI 加速函式庫，或自 NVIDIA NGC 軟體中心下載容器化軟體堆疊。
可部署在桌上型電腦、工作站、伺服器及雲端運算平台。
CUDA-X AI 已整合至今日在 GTC 宣布的各款資料科學工作站。今日宣布的所有 NVIDIA T4 伺服器也已完成優化，可運行 CUDA-X AI。
更多資料請至 https://www.nvidia.com/en-us/technologies/cuda-x。
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