Cloudera与NVIDIA协作扩展AI功用

混合和多云环境现已彻底改变了企业存储、协作处理和办理数据的扩展方法。跟着人工智能和机器学习等新技术的功用鼓起,数据办理将得到明显推进。协作

企业数据办理和剖析渠道Cloudera宣告在私有云和公有云中进一步支撑NVIDIA的扩展先进技术。此次协作将使客户可以以更高的功用功率构建和布置人工智能运用程序。Cloudera和NVIDIA此前曾协作加快云中的协作数据剖析和人工智能。

Cloudera产品办理副总裁Priyank Patel表明:“GPU加快适用于人工智能运用程序生命周期的扩展一切阶段——从吸取和办理的数据管道、数据预备、功用模型开发和调整,协作到推理和模型服务。扩展”“NVIDIA在人工智能核算方面的功用领导地位与Cloudera在数据办理方面的领导地位相得益彰,为客户供给全面的协作解决方案,在整个人工智能生命周期中运用gpu的扩展强壮功用。”

Cloudera成立于2008年,功用是仅有一个专门为运转一切首要公共云供给商(包含Azure、AWS和GCP)而构建的云原生渠道。该公司是云数据库办理体系范畴的领导者之一,为客户剖析、物联网、安全、危险和合规供给解决方案。最近,Cloudera越来越重视运用人工智能的力气。本月早些时候,Cloudera宣告与矢量数据库Pinecone协作,以加快GenAI的作业。

Cloudera与NVIDIA最新协作增强人工智能才能的中心优势之一是,用户可以经过Cloudera机器学习(CML)渠道更好地运用大型言语模型(LLMS),该渠道现在支撑顶级的NVIDIA H100 GPU。

安排现在可以运用他们自己的专有数据财物来创立安全和上下文精确的呼应。此外,他们可以在大型数据集上微调模型,并在出产中坚持更大的模型。这意味着客户可以在不影响数据安全性的情况下运用NVIDIA GPU的强壮功用。

另一个要害的优点是增强了在Cloudera私有云中运用GPU加快数据管道的才能。Cloudera Data Engineering (CDE)是一项数据服务,旨在运用户可以从各种来历构建出产安排妥当的数据管道。经过在CDE中集成NVIDIA Spark RAPIDS,现在可以加快提取、转化和加载(ETL)作业负载,而无需重构。

依据内部基准测验,与规范cpu比较,GPU加快可以将ETL运用程序的整体速度进步7倍,在挑选查询方面最高可进步16倍。关于期望进步gpu运用率、在上游数据处理管道中运用GPU并展现高出资报答的客户来说,这是一个巨大的推进。

美国国税局/研讨运用剖析与计算部分(RAAS)/技术部分主管Joe Ansaldi表明:“Cloudera和NVIDIA的整合将使咱们可以运用数据驱动的洞察力来支撑要害使命用例,如诈骗检测。咱们现在正在施行这种集成,而且现已看到咱们的数据工程和数据科学作业流程的速度进步了10倍以上。”

原文《Cloudera and NVIDIA Partner To Expand AI Capabilities》。

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