NVIDIA、大規模データ分析・機械学習向けオープンソースGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」発表

　米NVIDIAは、ドイツ・ミュンヘンで開催されている「GPUテクノロジカンファレンス ヨーロッパ」において、大規模データ分析およびマシンラーニング向けのGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」を、10月10日（現地時間）に発表した。

　「RAPIDS」は、クレジットカード詐欺の予想や、小売り在庫の予測や顧客の購入行動を理解するなど、非常に複雑なビジネス課題に取り組むデータサイエンティストのパフォーマンスを大幅に向上するGPUアクセラレーションプラットフォーム。

　「RAPIDS」の公開にあわせて、同社のエンジニアがオープンソースのコントリビュータと協力して開発した、GPUでアクセラレートした分析やマシンラーニング、およびデータ可視化のためのオープンソースライブラリが提供される。

　なお、NVIDIA DGX-2システムでのトレーニング用に、XGBoostマシンラーニングアルゴリズムを使用した初期の「RAPIDS」ベンチマークでは、CPUのみのシステムと比較して50倍もスピードアップしたという。

　同イベントの基調講演において「RAPIDS」を紹介した、同社の創業者／CEOのJensen Huang氏は、「データ分析およびマシンラーニングは、ハイパフォーマンスコンピューティング市場でこれまで加速されてこなかった最大の分野ですが、いま、その時がきています。世界中の巨大産業で、マシンラーニングによって書かれたアルゴリズムが膨大なサーバーの海で実行され、市場や環境の複雑なパターンを検知して、そこからはじき出される迅速かつ正確な予測は収益に直接的に影響しています」と述べている。

　さらに、「CUDAおよびそのグローバルエコシステム上に構築され、オープンソースコミュニティとの密な協働作業によって、RAPIDSのGPUアクセラレーションプラットフォームは生み出されました。世界で最も一般的なデータ分析ライブラリおよびワークフローとシームレスに統合することで、マシンラーニングをスピードアップします。これまでディープラーニングでやってきたように、マシンラーニングをターボチャージしています」と語った。