早在2023年，資料科學就變得非常興盛，而那時摩爾定律似乎正在走「下坡路」，另外非常欣喜的一點，cpu的速度之快已經可以做到果斷支援人工智慧與機器學習的部分需求；不過隨著時間的推移，資料發展突飛猛進，但相對而言cpu的發展速度並沒有「與時俱進」，有關這個難題，如今憑藉rapids，英偉達可以自豪地說，終於可以將深度學習的能力高效拓展到其他領域。
這不，在不久之前剛剛落幕的2018 gtc china大會上，少數行業**一同採訪了英偉達解決方案架構與工程團隊副總裁marc hamilton，深入**了rapids開源gpu加速平台。
「rapids可以在任何英偉達的gpu上執行，當然最佳模式是資料和與用於業務的gpu有很好的契合。」marc hamilton表示。
談及具體的加速實現過程，他補充道，最底層主要通過對於cuda的程式設計，加速其實具備不同方式。
一種方式就是在cuda上對軟體進行重新程式設計；第二種方式是使用cuda軟體庫、cuml及機器學習的軟體庫，用來加速xgboost，放眼現在的軟體開發者，前面兩種加速方式都已經被使用過了；第三種加速方式被稱為軟體應用層面的加速。
助力高效加速，資料科學家使用rapids更希望自己的工作做的快一點；重要的一點，並不需要耗費精力去學習新的軟體，使用自身已有的軟體就可以完成加速過程，開源的力量不禁令人讚嘆。
此外，關於華大基因、中國移動以及平安公司的合作，marc hamilton也帶來了部分合作細節的分享。
據了解，首先這些公司都用了gpu的「雲」。
「我們有很多想法，甚至是新的演算法，都可以放入rapids中，而且我們每個月會對其進行'優先化處理'，簡單來說就是基於客戶的反饋，明確他們最需要的是什麼。」marc hamilton總結道。
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