Nvidia und IBM Partner für Open Source Machine Learning

AI Machine Larning kommt zur Datenwissenschaft

Nvidia-Logo

IBM hat kündigte eine neue Partnerschaft an mit dem Chiphersteller Nvidia für eine Open Source AI Machine Learning-Plattform. Das Unternehmen bringt das Open-Source-Data-Science-Toolkit von Nvidia Rapids in seine eigene Data-Science-Plattform für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.

Nvidia und IBM übernehmen Rapids und erweitern die IBM-Plattform um GPU-Beschleunigungsfunktionen. Nutzen Sie dabei die IBM Anaconda, eine webbasierte Big-Data-Plattform. Andere Plattformen sind BlazingDB, Graphistry, NERSC, PyData, INRIA und Ursa Labs.

Mit dem umfangreichen Portfolio an Lösungen für maschinelles Lernen von IBM wird die Partnerschaft mit Nvidia zu lukrativen Ergebnissen führen.

Nach einer Schätzung von IBM würde das weltweite Volumen digitaler Daten bis 2020 44 Zettabyte überschreiten. IBM hat hart daran gearbeitet, die umfassendste Data Science-Plattform der Branche zu schaffen.

IBM hat daran gearbeitet, die umfassendste Data Science-Plattform der Branche aufzubauen. IBM ist in NVIDIA-GPUs und -Software integriert, die speziell für KI und die datenintensivsten Workloads entwickelt wurden, und hat KI in Angebote integriert, auf die Clients unabhängig von ihrem Bereitstellungsmodell zugreifen können.

Heute machen wir den nächsten Schritt auf diesem Weg, um die nächste Entwicklung unserer Zusammenarbeit mit NVIDIA anzukündigen. Wir planen, das neue Data Science Toolkit RAPIDS in unserem Portfolio zu nutzen, damit unsere Kunden die Leistung von maschinellem Lernen und Datenanalyse verbessern können.

Im Laufe der Jahre hat die enge Zusammenarbeit von IBM Unternehmen und Organisationen dabei geholfen, einige der weltweit größten Probleme zu lösen, so Nvidia. Dank der Partnerschaft von IBM mit Nvidia für RAPIDS Open Source kommt das maschinenbeschleunigte maschinenbeschleunigte Lernen der GPU in die Datenwissenschaft.

Maschinelles Lernen ist eine Art von KI, die eher aus Daten als aus einer intensiven Programmierung lernen kann. In den letzten zehn Jahren haben Einzelhandel, Finanzen und Telekommunikation vom maschinellen Lernen der KI profitiert. IBM und Nvidia erweitern das Feld.