HPE、IBM、Oracle、開源社區(qū)、創(chuàng)業(yè)公司采用RAPIDS，顯著提升端到端預(yù)測數(shù)據(jù)分析能力

NVIDIA今日發(fā)布了一款針對數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的GPU加速平臺，該平臺已為多個行業(yè)領(lǐng)先者所采用，并能幫助超大規(guī)模公司以前所未有的速度分析海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)預(yù)測。

RAPIDS? 開源軟件幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家顯著地提高了工作績效，對于這些數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，種種業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)應(yīng)接不暇，其中包括預(yù)估信用卡詐騙、預(yù)測零售存貨及理解顧客購買行為等等。眾多公司——無論是Databricks和Anaconda等開源社區(qū)先驅(qū)還是Hewlett Packard Enterprise、IBM和Oracle等技術(shù)領(lǐng)袖——在GPU對數(shù)據(jù)分析的重要性方面日益達(dá)成共識，并對RAPIDS表現(xiàn)出越來越多的支持。

據(jù)分析師估計，面向數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)器市場每年價值約為200億美元，加上科學(xué)分析和深度學(xué)習(xí)市場，高性能計算市場總價值大約為360億美元。

“數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)是高性能計算市場中最大的細(xì)分市場，不過目前尚未實(shí)現(xiàn)加速，“NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在GPU技術(shù)大會主旨演講中發(fā)布RAPIDS時表示，”全球最大的行業(yè)均在海量服務(wù)器上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目的在于了解所在市場和環(huán)境中的復(fù)雜模式，同時迅速、精準(zhǔn)地做出將直接影響其決策的預(yù)測。

黃仁勛表示，“得益于CUDA及其全球生態(tài)系統(tǒng)以及與開源社區(qū)緊密合作，我們已創(chuàng)建了RAPIDS GPU加速平臺。該平臺已與全球最流行的數(shù)據(jù)科學(xué)庫及工作流無縫整合，可加速機(jī)器學(xué)習(xí)。如同深度學(xué)習(xí)一樣，我們正在不斷地為機(jī)器學(xué)習(xí)提速。”

RAPIDS已為GPU加速分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一整套開源庫，數(shù)據(jù)可視化即將是下一個目標(biāo)。RAPIDS由NVIDIA工程師與主要的開源貢獻(xiàn)者在過去兩年的合作成果。

RAPIDS第一次為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了他們需要用來在GPU上運(yùn)行整個數(shù)據(jù)科學(xué)管線的工具。最初的RAPIDS基準(zhǔn)分析利用了XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法在NVIDIA DGX-2? 系統(tǒng)上進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果表明，與僅有CPU的系統(tǒng)相比，其速度能加快50倍。這可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家將典型訓(xùn)練時間從數(shù)天減少到數(shù)小時，或者從數(shù)小時減少到數(shù)分鐘，具體取決于其數(shù)據(jù)集的規(guī)模。

與開源社區(qū)開展緊密合作

RAPIDS構(gòu)建于Apache Arrow、pandas和scikit-learn等流行的開源項(xiàng)目之上，為最流行的Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈帶來了GPU提速。為了將更多的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和功能引入RAPIDS，NVIDIA廣泛地與開源生態(tài)系統(tǒng)貢獻(xiàn)者展開合作 ，其中包括Anaconda、BlazingDB、Databricks、Quansight、scikit-learn、Ursa Labs 負(fù)責(zé)人兼Apache Arrow締造者Wes McKinney以及迅速增長的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫pandas等等。

McKinney表示，“作為GPU加速的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，RAPIDS是由Apache Arrow驅(qū)動的新一代的計算生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA與Ursa Labs的合作將加速Arrow核心數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)新步伐，并有助于大幅提升分析及特征工程的績效。”

為了推動RAPIDS的廣泛應(yīng)用，NVIDIA正努力將RAPIDS與Apache Spark進(jìn)行整合，后者是分析及數(shù)據(jù)科學(xué)方面領(lǐng)先的開源框架。

Databricks聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官兼Apache Spark 創(chuàng)始人Matei Zaharia表示，“在Databricks公司中，我們對RAPIDS在加速Apache Spark工作量方面的潛力感到非常興奮。我們目前開展的多個項(xiàng)目都意在將Spark更好地與本地加速器進(jìn)行整合，其中包括借助Project Hydrogen實(shí)現(xiàn)的Apache Arrow的支持以及GPU調(diào)度。我們相信，就擴(kuò)大我們客戶數(shù)據(jù)科學(xué)及AI工作量來說，RAPIDS將是全新的、振奮人心的機(jī)會。”

廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持及應(yīng)用

各個行業(yè)技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)均是NVIDIA GPU加速平臺及RAPIDS的率先應(yīng)用者。

沃爾瑪執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Jeremy King表示，“NVIDIA的GPU加速平臺及RAPIDS軟件極大改進(jìn)了我們使用數(shù)據(jù)的方式，幫助我們實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜模式大規(guī)模地運(yùn)行，同時進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測。RAPIDS的應(yīng)用得益于NVIDIA和沃爾瑪工程師之間的深度合作，我們準(zhǔn)備繼續(xù)推進(jìn)這種合作關(guān)系。”

此外，一些全球領(lǐng)先的技術(shù)公司也力圖通過全新的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺和軟件解決方案支持RAPIDS：

“HPE致力于改進(jìn)客戶生活和工作的方式。人工智能、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能在揭示洞察方面扮演關(guān)鍵的角色，這有助于幫助客戶實(shí)現(xiàn)突破性的成果，同時改善我們所生存的世界。HPE提供全面的人工智能和數(shù)據(jù)分析解決方案并在市場中保持獨(dú)一無二的優(yōu)勢，其中既包括戰(zhàn)略咨詢，也包括專為特定需求開發(fā)的GPU加速器技術(shù)、運(yùn)行支持以及強(qiáng)大的伙伴生態(tài)系統(tǒng)；我們旨在為每位客戶定制合適的解決方案。我們對與NVIDIA在RAPIDS方面的合作感到非常興奮，此舉能加快數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，推動我們的客戶更快地實(shí)現(xiàn)更具洞察力的成果。”

— 惠普企業(yè)首席執(zhí)行官Antonio Neri

“IBM已為企業(yè)人工智能構(gòu)建了全球領(lǐng)先的、在任何部署模式上均能運(yùn)行的平臺。我們期望能拓展與NVIDIA已有的成功合作，利用RAPIDS來為客戶提供全新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。”

— Hybrid Cloud高級副總裁兼IBM Research董事 Arvind Krishna

“當(dāng)今的計算領(lǐng)域要要強(qiáng)大的處理能力，以便應(yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)和分析智能等紛繁復(fù)雜的工作，而這正是NVIDIA GPU的優(yōu)勢。RAPIDS正在不斷加速處理和機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的速度。能在Oracle Cloud Infrastructure上支持這套全新的開源軟件讓我們感到非常興奮，我們也希望能與NVIDIA繼續(xù)合作，以在我們的Oracle Data Science Cloud等各種平臺上支持RAPIDS，并進(jìn)一步加速客戶端到端數(shù)據(jù)科學(xué)工作流。RAPIDS軟件在Oracle Cloud上無縫運(yùn)行，這使客戶得以支持各種高性能計算、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)需求，同時利用Oracle Cloud Infrastructure 上可獲得的GPU實(shí)例組合。”

— Oracle Cloud Infrastructure軟件開發(fā)部門高級副總裁Clay Magouyrk

本新聞稿得到包括Cisco、DELL EMC、聯(lián)想、NERSC, NetApp, Pure Storage, SAP和SAS等其它領(lǐng)先創(chuàng)新者以及諸多數(shù)據(jù)科學(xué)先驅(qū)的支持。

供貨

全套RAPIDS開源庫現(xiàn)在即可在http://www.rapids.ai上獲得，代碼經(jīng)Apache許可公布。容器化RAPIDS版本現(xiàn)在即可在NVIDIA GPU Cloud container registry上獲得。

關(guān)于NVIDIA

NVIDIA（納斯達(dá)克：NVDA）于1999 年發(fā)明了 GPU，這極大地推動了 PC 游戲市場的發(fā)展，重新定義了現(xiàn)代計算機(jī)圖形技術(shù)，并徹底改變了并行計算。超級近，GPU 深度學(xué)習(xí)為現(xiàn)代人工智能 (AI) 這個新的計算時代帶來了新動力 - GPU 在能夠感知和理解世界的計算機(jī)、機(jī)器人和自動駕駛汽車中發(fā)揮著大腦的作用。如今，NVIDIA 的“AI 計算公司”名頭越來越為人所知。更多信息詳見http://nvidianews.nvidia.com/。

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行業(yè)更多支持性引言

Anaconda?公司首席執(zhí)行官——Scott Collison

“NVIDIA已經(jīng)使復(fù)雜的人工智能模型的培訓(xùn)和部署具有可擴(kuò)展性和經(jīng)濟(jì)可行性。NVIDIA今天發(fā)布的RAPIDS聲明將同樣的好處擴(kuò)展到數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期的早期數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段。Anaconda為幫助NVIDIA開發(fā)這些新功能而感到自豪，這些新功能將通過我們的公共包存儲庫提供給Anaconda發(fā)行版的700萬用戶社區(qū)。此外，我們還會將這些功能納入Anaconda企業(yè)版，該企業(yè)版與NVIDIA DGX相結(jié)合，為企業(yè)提供一種高性能、行之有效的解決方案。NVIDIA DGX上的Anaconda企業(yè)版將使各種規(guī)模的組織能夠加快數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能工作流程。”

BlazingDB公司首席執(zhí)行官——Rodrigo Aramburu

“我們很激動能成為NVIDIARAPIDS開源軟件的早期貢獻(xiàn)者，并且已經(jīng)在RAPIDS上構(gòu)建了BlazingSQL，這是我們分布式GPU SQL引擎的一個免費(fèi)使用版本。作為一家初創(chuàng)公司，我們與RAPIDS團(tuán)隊(duì)合作，我們與NVIDIA的伙伴關(guān)系為我們提供了巨大的價值，作為cuDF的主要貢獻(xiàn)者加入，并將繼續(xù)支持RAPIDS軟件，因?yàn)槲覀兊脑妇笆菍?shù)據(jù)湖（Data Lakes）與人工智能集成，全部使用SQL。”

CISCO數(shù)據(jù)中心集團(tuán)產(chǎn)品管理副總裁——Kaustabh Das

“CISCO和NVIDIA正在NVIDIA GPU優(yōu)化的CISCOUCS平臺上合作開發(fā)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)軟件堆棧，以簡化和加速人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載部署。我們很高興地獲悉，借助RAPIDS，NVIDIA正在通過加速的軟件堆棧來擴(kuò)展其GPU適用性，以解決傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析問題。我們期待著能夠?qū)崿F(xiàn)我們GPU加速服務(wù)器組合的可能性，包括最近推出的CISCO UCS C480 ML M5機(jī)架服務(wù)器，這是一個一流的配有8個NVIDIA V100 GPU和NVIDIA NVLink互連專用的服務(wù)器。”

DELL EMC公司服務(wù)器和基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)部產(chǎn)品管理和市場營銷高級副總裁——Ravi Pendekanti

“DELL EMC致力于為我們的客戶提供世界級的IT基礎(chǔ)設(shè)施，使他們能夠獲得真正的、有競爭力的商業(yè)優(yōu)勢。我們與生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴合作，以確保我們的客戶擁有最新的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，幫助他們將數(shù)據(jù)洞察力轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)成果。我們的目標(biāo)在于，把NVIDIA新的GPU加速的開放源數(shù)據(jù)科學(xué)軟件與我們NVLink啟用的Dell EMC PowerEdge服務(wù)器組合相結(jié)合，從而顯著地加速機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展。”

FASTDATA.io公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官——Alen Capalik

“NVIDIA發(fā)起的RAPIDS開源項(xiàng)目將徹底改變數(shù)據(jù)科學(xué)管道。在FASTDATA.io公司，我們很高興我們的Plasma引擎——第一個充分利用NVIDIA圖形處理器實(shí)時處理無限運(yùn)動數(shù)據(jù)的軟件——將在這場變革中發(fā)揮作用。”

喬治亞理工學(xué)院教授?——David Bader

“喬治亞理工學(xué)院很高興為RAPIDS作出貢獻(xiàn)，這是NVIDIA GPU加速分析的開源平臺。在這個海量數(shù)據(jù)的時代，我們對RAPIDS圖形庫的貢獻(xiàn)將有助于數(shù)據(jù)科學(xué)家從不斷增長的數(shù)據(jù)集中獲得有意義的知識。”

Graphistry公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官——Leo Meyerovich

“Graphistry公司是最早的GPU云創(chuàng)業(yè)公司之一，已經(jīng)悄悄地為那些必須梳理金融、網(wǎng)絡(luò)安全、運(yùn)營和銷售記錄的敏感的F500和聯(lián)邦團(tuán)隊(duì)帶來了可視性的新高度。作為RAPIDS早期貢獻(xiàn)者以及Apache Arrow背后的力量，Graphistry在RAPID上下了很大的賭注。該公司將可視化計算結(jié)構(gòu)重新定義為瀏覽器和云圖形處理器的實(shí)時結(jié)合，因此而聞名并且正在與RAPIDS團(tuán)隊(duì)合作，將下一級表格分析添加到其現(xiàn)有的圖形GPU可視化分析核心中。”

H2O.ai公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官——Sri Ambati

“機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變企業(yè)并且NVIDIA圖形處理器正在加速企業(yè)發(fā)展。在開源社區(qū)和客戶的支持下，H2O.ai使GPU上的機(jī)器學(xué)習(xí)成為主流，并獲得了高德納的認(rèn)可，成為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺方面的領(lǐng)導(dǎo)者。NVIDIA利用RAPIDS（開源數(shù)據(jù)科學(xué)庫）支持GPU機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)，這是為發(fā)展GPU數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)而作出的及時努力，也是對我們將人工智能帶入數(shù)據(jù)中心這個共同使命的認(rèn)可。由于了我們的合作，由NVIDIA圖形處理器驅(qū)動的H2O無驅(qū)動人工智能一直呈指數(shù)型采用曲線，使人工智能更快捷、更低廉、更容易。”

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INRIA（(scikit-learn)）Scikit-Learn?運(yùn)營部總監(jiān)——Gael Varoquaux

“NVIDIA正在用RAPIDS等新的生產(chǎn)力工具證明加速數(shù)據(jù)科學(xué)的真正進(jìn)步。結(jié)合高級語言中的非常快速計算是數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)變革。我們很高興NVIDIA已經(jīng)選擇使RAPIDS與scikit-learn兼容。我們相信它可以造福于我們的社區(qū)，并期待著與NVIDIA合作。”

Kinetica公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官——Nima Negahban

“開源庫的RAPIDS套件是一個重大改進(jìn)，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠在他們的模型開發(fā)工具鏈上利用GPU的力量。RAPIDS可以極大地簡化和優(yōu)化培訓(xùn)，提高模型精度，而不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行任何復(fù)雜邏輯的再設(shè)計。我們很高興在這個過程中與NVIDIA合作，使人工智能民主化——借助NVIDIA驅(qū)動模型的開發(fā)和培訓(xùn)以及Kinetica對這些模型的驅(qū)動操作化和部署，使企業(yè)能從他們的數(shù)據(jù)中獲得最大的洞察力。”

聯(lián)想數(shù)據(jù)中心集團(tuán)總裁——Kirk Skaugen

“企業(yè)客戶和學(xué)術(shù)界在開發(fā)和測試新戰(zhàn)略時，不斷面臨處理和分析大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。新的RAPIDS開源軟件承諾通過在NVIDIA圖形加速器上端到端運(yùn)行工作流來加速工作流。我們相信，這種創(chuàng)新與合作將對客戶產(chǎn)生重大影響。”

MapR公司首席執(zhí)行官——John Schroeder

“RAPIDS是數(shù)據(jù)科學(xué)的一項(xiàng)突破性公告，更重要的是，它能夠用數(shù)據(jù)科學(xué)直接影響組織。MapR通過側(cè)重互補(bǔ)數(shù)據(jù)管理和部署活動來支持這項(xiàng)工作，以配合端到端的RAPIDS數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)和模型工作流程。”

NERSC Python數(shù)據(jù)分析負(fù)責(zé)人——Rollin Thomas

NERSC支持大學(xué)、國家實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)領(lǐng)域的7000多名研究人員。他們越來越希望通過高效、高性能的方式與來自復(fù)雜科學(xué)模擬或?qū)嶒?yàn)和觀測設(shè)備（如粒子加速器和望遠(yuǎn)鏡）的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。我們期待著與NVIDIA合作，將新的高性能Python數(shù)據(jù)分析工具（如RAPIDS）交到我們的用戶手中，以加快其在眾多科學(xué)領(lǐng)域中的發(fā)現(xiàn)速度。”

NetApp公司ONTAP高級副總裁?——Octavian Tanase

“組織必須利用新的人工智能功能來驅(qū)動競爭優(yōu)勢并加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。由NVIDIA圖形處理器驅(qū)動的RAPIDS與NetApp的AFF A800云連接的全閃存存儲相結(jié)合，將有助于客戶自信地利用不斷增長的數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源具有提供、培訓(xùn)和操作急需數(shù)據(jù)的人工智能應(yīng)用程序需要的幾乎無限的可擴(kuò)展性和性能。”

NumFOCUS董事會董事長——Andy Terrel

“NVIDIA對NumFOCUS的支持代表著對社區(qū)的投資。作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的兩個領(lǐng)導(dǎo)者，我們認(rèn)為我們的合作將為科學(xué)和企業(yè)等帶來更好的工具。”

OmniSci首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人——Todd Mostak

“創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，數(shù)據(jù)科學(xué)家在NVIDIA圖形處理加速器上使用OmniSci來加速數(shù)據(jù)探索和特性工程。現(xiàn)在，我們的用戶可以在OmniSci中交互式地查詢和可視化數(shù)據(jù)，然后將結(jié)果通過管道輸入到RAPIDS的開源庫中，從而實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)工作流。此外，NVIDIA與OmniSci一起加快了在模型上構(gòu)建和迭代，從而提高了準(zhǔn)確性和加速了部署時間。”

Pure Storage公司?FlashBlade總經(jīng)理——Matt Burr

“我們的客戶著眼于那些將其與競爭對手分開的洞察力數(shù)據(jù)，為其終端用戶提供不斷增長的價值。RAPIDS擴(kuò)大了NVIDIA圖形處理器加速和Pure Storage公司 FlashBlade對數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的影響，以幫助更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家加快其培訓(xùn)管道，同時為更快實(shí)現(xiàn)結(jié)果保持最佳的低延遲性能。? ”

Quansight公司NumPy?及SciPy?開創(chuàng)者、Anaconda聯(lián)合創(chuàng)始人兼總監(jiān)、Quansight創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官——Travis Oliphant

“長期以來，NVIDIA一直是先進(jìn)分析加速工具的領(lǐng)導(dǎo)者，一直免費(fèi)提供高速庫，供數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)的開發(fā)人員使用。我很高興看到他們擴(kuò)展的數(shù)據(jù)科學(xué)開源框架及其對端到端軟件和硬件解決方案的承諾。這些創(chuàng)新將極大地加速整個數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程，并在更廣泛的開源生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)起創(chuàng)新。”

SAP首席創(chuàng)新官——Juergen Mueller

“SAP在過去幾年里與NVIDIA密切合作，將GPU加速應(yīng)用于眾多SAP Leonardo機(jī)器學(xué)習(xí)支持的解決方案。目前我們正在進(jìn)一步推進(jìn)這種合作，以探索由RAPIDS提供的可能性，它承諾對GPU上的數(shù)據(jù)科學(xué)管道進(jìn)行超荷充電。對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，這是加速數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的重要一步，因?yàn)槲覀兺ㄟ^SAP Leonardo和SAP HANA為企業(yè)帶來了智能。”

SAS人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)責(zé)人——Saratendu Sethi

“我們正在與NVIDIA緊密合作，從而為新的GPU加速數(shù)據(jù)科學(xué)庫做出貢獻(xiàn)。我們期待著今后的SAS Viya產(chǎn)品能夠利用RAPIDS，這樣以來我們的客戶便能更快地從他們的數(shù)據(jù)中獲得有價值的見解。”

SQream公司首席執(zhí)行官——Ami Gal

“NVIDIA在RAPIDS方面所做的工作為大大地加速數(shù)據(jù)科學(xué)管道的發(fā)展提供了一個激動人心的機(jī)遇。通過將大量數(shù)據(jù)中SQream DB的管道功能融入RAPIDS數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，我們期望數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠比以前更快地運(yùn)行模型，并能夠在更多的數(shù)據(jù)上運(yùn)行模型。”

加利福尼亞大學(xué)，教授兼Gunrock項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，Davis - John Owens，

“我們很高興成為RAPIDS社區(qū)的一員，并期待著與NVIDIA及其合作伙伴合作，打造性能最高、最全面的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)。”