首页 > AI > AI资讯> 正文

Cloudera与NVIDIA合作扩展AI功能

zhangxinxin 责任编辑:wangkeyue 发布于:2024-01-30 11:56

混合和多云环境已经彻底改变了企业存储、处理和管理数据的方式。随着人工智能和机器学习等新技术的兴起,数据管理将得到显著推动。

企业数据管理和分析平台Cloudera宣布在私有云和公有云中进一步支持NVIDIA的先进技术。此次合作将使客户能够以更高的效率构建和部署人工智能应用程序。Cloudera和NVIDIA此前曾合作加速云中的数据分析和人工智能。

Cloudera产品管理副总裁Priyank Patel表示:“GPU加速适用于人工智能应用程序生命周期的所有阶段——从摄取和管理的数据管道、数据准备、模型开发和调整,到推理和模型服务。”“NVIDIA在人工智能计算方面的领导地位与Cloudera在数据管理方面的领导地位相辅相成,为客户提供全面的解决方案,在整个人工智能生命周期中利用gpu的强大功能。”

Cloudera成立于2008年,是唯一一个专门为运行所有主要公共云提供商(包括Azure、AWS和GCP)而构建的云原生平台。该公司是云数据库管理系统领域的领导者之一,为客户分析、物联网、安全、风险和合规提供解决方案。最近,Cloudera越来越关注利用人工智能的力量。本月早些时候,Cloudera宣布与矢量数据库Pinecone合作,以加速GenAI的工作。

Cloudera与NVIDIA最新合作增强人工智能能力的核心优势之一是,用户可以通过Cloudera机器学习(CML)平台更好地利用大型语言模型(LLMS),该平台现在支持尖端的NVIDIA H100 GPU。

组织现在可以使用他们自己的专有数据资产来创建安全和上下文准确的响应。此外,他们可以在大型数据集上微调模型,并在生产中保持更大的模型。这意味着客户可以在不影响数据安全性的情况下利用NVIDIA GPU的强大功能。

另一个关键的好处是增强了在Cloudera私有云中使用GPU加速数据管道的能力。Cloudera Data Engineering (CDE)是一项数据服务,旨在使用户能够从各种来源构建生产就绪的数据管道。通过在CDE中集成NVIDIA Spark RAPIDS,现在可以加速提取、转换和加载(ETL)工作负载,而无需重构。

根据内部基准测试,与标准cpu相比,GPU加速可以将ETL应用程序的总体速度提高7倍,在选择查询方面最高可提高16倍。对于希望提高gpu利用率、在上游数据处理管道中利用GPU并展示高投资回报的客户来说,这是一个巨大的推动。

美国国税局/研究应用分析与统计部门(RAAS)/技术部门主管Joe Ansaldi表示:“Cloudera和NVIDIA的整合将使我们能够使用数据驱动的洞察力来支持关键任务用例,如欺诈检测。我们目前正在实施这种集成,并且已经看到我们的数据工程和数据科学工作流程的速度提高了10倍以上。”

原文《Cloudera and NVIDIA Partner To Expand AI Capabilities》

zhangxinxin

网友评论

聚超值•精选

推荐 手机 笔记本 影像 硬件 家居 商用 企业 出行 未来
二维码 回到顶部