利用NVIDIA加速数据科学解决方案，模拟、影响并满足未来趋势。
预测和预测是帮助企业建模未来趋势的强大工具。使用NVIDIA加速数据科学，企业可以采用大规模数据集，并制定高度准确的见解，以推动数据驱动的决策。
随着数据科学实践的不断发展，预测和预测在企业中越来越普遍，允许企业利用大规模历史数据集来洞察未来。
虽然预测分析非常有价值，但建立有效、准确的模型是一个艰巨的过程。由于预测的数据密集性，数据科学团队在基于CPU的实现上经常面临计算瓶颈和显著的周期时间。通过从软件到硬件的全套开发，NVIDIA提供了基于流行数据科学解决方案的加速解决方案，以解决常见问题，并帮助企业充分利用其数据。
创建准确的预测需要大量数据。随着大数据用例的不断增长，CPU性能成为一个主要瓶颈。这些限制增加了周期时间和成本。
企业扩展基础设施以缩短周期时间。大规模CPU基础设施带来了巨大的成本，降低了数据驱动企业的投资回报。
制作一个大规模的预测过程是艰巨的。通常需要大量的软件重构和团队间的交接，洞察力生成可能会大大延迟。
使用支持大规模数据集的解决方案，可以减少等待流程完成的时间，而花更多时间解决难题。
利用您的所有数据做出更好的业务决策，提高组织绩效，并更好地满足客户需求。
使用您最喜欢的工具来实验、构建和产品化模型，而无需学习曲线，对代码的更改也很小。
通过加速的解决方案，减少基础架构成本和数据中心占地面积，让您的数据和预算发挥更大的作用。
从您的数据中获得高度准确的见解，以更好地了解趋势，并推动您的业务在未来市场中蓬勃发展。
使用可轻松从笔记本电脑扩展到大规模多节点的工具，轻松从实验过渡到生产，多GPU群集.
NVIDIA提供了加快企业预测的解决方案，无论您是从头开始构建新模型还是微调关键业务支持流程。通过整体开发软件和硬件，NVIDIA提供企业级解决方案，使企业能够轻松生成见解和部署模型，以改进运营或更好地服务客户。使用RAPIDS™和CUDA公司®数据科学家可以加速NVIDIA GPU上的预测和预测管道，将数据加载、处理和培训等操作从几天减少到几分钟。NVIDIA的加速计算可以通过熟悉的基于Python或Java的语言加以利用，从而简化了加速数据科学的入门。全球NVIDIA企业支持与NVIDIA AI企业这是一个端到端的AI软件套件，包括有保证的响应时间、优先级安全通知、定期更新和访问NVIDIA AI专家。
利用加速计算进行机器学习，实现深度学习，而无需学习任何新工具。
这一新基金会通过互操作性大大降低了进入壁垒。与领先的数据科学框架（如Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost和Numba）以及众多深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow和Apache MxNet）的集成，扩大了数据科学生态系统的采用范围，并鼓励进一步集成。通过GPU加速，机器学习生态系统创新RAPIDS超参数优化（HPO）和RAPIDS森林推理库（FIL)将一度耗时的操作减少到几秒钟左右。
随着更多公司转向数据科学为了改进和完善业务，一些最具创新性的企业正在使用NVIDIA加速数据科学解决方案取得令人难以置信的成果。通过采用加速计算，企业正在处理越来越多的数据，降低基础设施成本，并更好地为客户服务。
沃尔玛是世界上最大的零售企业之一。为了不断改进和满足客户需求，沃尔玛需要在整个业务中推动创新。沃尔玛实验室是推动创新的智囊团。
沃尔玛实验室严重依赖数据科学来准确预测其全球数千家门店的库存需求。虽然他们的运营一直非常高效，但RAPIDS和NVIDIA GPU的预测性能提高了1.3%，为沃尔玛节省了数百万美元，并获得了更多他们需要的客户。
100倍
20倍
减少计算成本
更快模特训练
97%
Capital One一直是一家数据驱动型企业。为了更好地为客户服务，Capital One经历了一场重大变革，从一家使用技术的银行转变为一家从事银行业务的技术公司。
作为这一转变的一部分，Capital One已经转向数据科学。为了推动数据驱动的文化，Capital One采用了RAPIDS、Dask和NVIDIA GPU大大提高了其预测操作的性能和投资回报。在NVIDIA加速数据科学的推动下，Capital One拥有真正“永久改变银行业”所需的工具
白天构建健壮的模型，晚上进行游戏，所有这些都使用相同的GPU。
通过加速工作站将实验提升到一个新的水平。
通过可访问的高性能计算为您的企业提供动力。
现在从云加速数据科学开始。