在數據分析、機器學習和深度學習領域中工作的數據科學家們將能夠借助NVIDIA全新CUDA-X AI庫實現速度的大幅提升。

CUDA-X能夠充分利用Tensor Core GPU的延展性，為以下領域提供加速：

應用于從數據采集、ETL、模型訓練、到部署過程中的數據科學。

用于回歸、分類、聚類的機器學習算法。

所有深度學習訓練框架，且此版本針對NVIDIA Tensor Core GPU進行了自動優化。

云端的推理和大規模Kubernetes部署。

應用于PC、工作站、超級計算機云端和企業數據中心的數據科學。

應用于AWS、Google Cloud和Microsoft Azure AI服務的數據科學。

數據科學。

CUDA-X加速數據科學

在本屆NVIDIA的GTC大會上推出的CUDA-X AI是唯一針對數據科學加速的端到端平臺。

隨著企業轉而采用深度學習、機器學習和數據分析等人工智能技術來更有效地利用數據， CUDA-X AI也應運而生。

適用于數據處理、功能判定、訓練、驗證和部署的典型工作流程，CUDA-X AI讓我們能夠充分利用NVIDIA Tensor Core GPU的延展性來獨特地處理此類端到端的AI管道。

CUDA-X AI包含十幾個專用加速庫，能夠將機器學習和數據科學工作負載加速至高達50倍。它已經在通過cuDF加速數據分析；通過cuDNN加速深度學習原語；通過cuML加速機器學習算法；通過DALI加速數據處理等。

這些庫結合在一起，就能夠為典型AI工作流程中的每一步提供加速，無論是使用深度學習來訓練語音和圖像識別系統，還是通過數據分析來評估抵押貸款組合的風險狀況。這些工作流程中的每一步都需要處理大量數據，且每一步都能夠受益于GPU加速計算。

廣泛采用

因此，CUDA-X AI已得到渣打銀行、微軟、PayPal、SAS和沃爾瑪等頂尖公司所采用。它已集成至主流深度學習框架中，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。全球主要云服務提供商均在使用CUDA-X AI來加速自身云服務。今日，全球八大計算機制造商宣布其數據科學工作站和服務器經優化后能夠運行NVIDIA的CUDA-X AI庫。

隨處可用

CUDA-X AI加速庫可單獨下載，亦作為NVIDIA NGC軟件中心的容器化軟件堆棧提供，均為免費。其可部署于任何地方，包括臺式機、工作站、服務器和云計算平臺。

于昨日GTC發布的所有數據科學工作站中均已集成CUDA-X AI。且昨日發布的所有NVIDIA T4服務器均經優化，能夠運行CUDA-X AI。