企業每年產生數百 ZB (Zettabyte) 的數據，并在爭相將這些信息轉化為洞察。NVIDIA cuDF 和 cuVS 作為基于NVIDIA CUDA-X構建的加速數據庫，正在被各行業的數據平臺所應用，帶來至高 5 倍性能提升的同時，可降低結構化和非結構化數據處理成本。

這些庫已與全球廣泛使用的開源數據引擎集成 (開發者月度下載量超過 2 億次)，并在企業數據平臺、數據庫和數據湖中得到廣泛應用。這有助于企業組織加速創新、開發更準確的模型，并在處理更多數據的同時有效控制成本。

針對結構化數據，NVIDIA cuDF 可加速 Apache Spark、Presto、DuckDB、Polars 和 Velox 等開源數據處理引擎。與僅使用 CPU 的部署方式相比，處理速度可提升高達 5 倍。

對于非結構化數據 (目前占企業數據總量的 80%，并且正迅速增長)，NVIDIA cuVS 可加速 FAISS、Amazon OpenSearch Service 和 Milvus 等領先引擎，有助于智能體和應用在極短的時間內從海量文本、圖像和視頻中提取上下文、事實和建議。

為企業數據處理平臺提供支持

谷歌云集成了 NVIDIA cuDF，以加速 Dataproc 中的 Apache Spark。此外 cuDF 可輕松在 Google Kubernetes Engine (GKE) 中使用，將大規模 ETL 任務的處理時間從數小時縮短至數秒，同時降低計算成本。

Snap 為超過 9.46 億活躍用戶服務，基于 GKE 的 NVIDIA cuDF 將日常數據處理成本降低了 76%，能夠在 3 小時內分析 10 PB 數據，節省數百萬美元。

Snap 首席信息官 Saral Jain 表示：“與 NVIDIA 和谷歌云的合作幫助我們更快地為全球超過 10 億 Snapchat 用戶提供創新服務。通過降低數據處理成本，并實現對 PB 級數據的跨規模實驗，我們能夠更快且更高效地提供 AI 驅動的體驗。”

IBM watsonx.data 是一個混合型開放數據平臺，包括像 Apache Spark 和 Presto 引擎這樣的開源分析引擎，用于結構化數據處理，此外還包括基于 OpenSearch 的向量引擎。在與雀巢的 Order-to-Cash 市場早期實驗中，結合 NVIDIA cuDF 加速的 watsonx.data 工作負載運行速度提升了五倍，同時節省了 83% 的成本。

雀巢首席信息和數字官 Chris Wright 表示：“對于一家為數十億人服務的公司來說，數據是支撐我們全球運營決策的基石。通過與 IBM 和 NVIDIA 合作，我們開展了一項有針對性的概念驗證，成功實現了在幾分鐘內刷新全球運營數據，同時節省成本。我們現在的重點是將這一能力轉化為切實的業務影響，進一步提升制造和倉儲等領域的決策速度，并將這些能力在整個企業范圍內擴展。”

基于 NVIDIA 技術的 Dell AI Data Platform 提供加速數據引擎，使企業能夠快速、安全地利用 AI 就緒型數據啟動其 Dell AI Factory。該平臺采用基于 Apache Spark 的處理引擎，并借助 NVIDIA cuDF 加速，實現高達 3 倍的性能提升，并配備 NVIDIA cuVS 加速的企業級向量數據庫，在向量索引處理方面相較于 CPU 至高提升 12 倍吞吐量。

戴爾科技集團董事長兼首席執行官 Michael Dell 表示：“專為代理式 AI 打造的 Dell AI Data Platform 搭載 NVIDIA 技術，采用加速數據處理引擎，可在數小時內 (而非數天內) 將多模態數據轉換為 AI 就緒數據。”

Oracle 宣布，Oracle Private AI Services Container 使用 NVIDIA cuVS 大幅加速 Oracle AI Database 中的向量索引創建，幫助企業利用最新信息加速 AI 決策。

Oracle 首席執行官 Clay Magouyrk 表示：“企業 AI 正從實驗階段轉向生產階段。Oracle AI Database 結合 NVIDIA 技術，可在數分鐘內提供 AI 就緒數據，使得以前無法實現的應用成為現實。”

NVIDIA cuDF 和 cuVS 獲得了領先企業數據平臺的支持，包括EDB Postgres AI、NetApp、Snowflake、Starburst 和 VAST Data，為 AI 驅動的數據處理的未來奠定基礎。