借助 NVIDIA 加速数据科学解决方案，建模、影响和迎接未来趋势。
预测与预报是帮助企业建模未来趋势的强大工具。借助 NVIDIA 加速数据科学，企业可以使用大规模数据集并获得高度准确的见解，以推动数据驱动型决策。
日渐增加的数据科学实践使得预测与预报在企业内部更为普及，支持企业利用大型历史数据集来生成有关未来的见解。
虽然预测分析非常有价值，但建立有效、准确的模型却是一个艰巨的过程。由于预测具有数据密集性，数据科学团队在基于 CPU 的实施中经常要面临计算瓶颈和漫长的周期时间。通过从软件到硬件的全栈开发，NVIDIA 提供基于常用数据科学解决方案的加速解决方案，以解决常见的问题，并帮助企业充分利用自身数据。
创建准确的预测需要大量数据。随着大数据用例的持续增长，CPU 性能已经成为主要瓶颈。这些限制增加了周期时间和成本。
通过企业级基础设施缩短周期时间。大规模 CPU 基础设施会产生巨大的成本，而这会降低数据驱动型企业的投资回报。
将大规模预测过程投入生产困难重重。通常需要进行重大的软件重构和团队之间的交接，因此可能会大大延迟洞察的产生。
利用由大规模数据集助力的解决方案，减少等待流程完成所需的时间，并将更多时间用于解决难题。
利用您的所有数据，做出更明智的业务决策，改善企业表现，更好地满足客户需求。
使用您惯用的工具来实验、构建模型并将其投入生产，不存在学习曲线，而且所需的代码更改极少。
加速解决方案可降低基础设施成本和数据中心占用空间，助您充分利用数据和预算。
通过您的数据生成高度准确的洞察，以更好地了解趋势，并推动您的业务在未来市场蓬勃发展。
借助可以轻松从笔记本电脑扩展到大规模多节点、多 GPU 集群的工具，轻松地从实验过渡到生产。
无论您是从头开始构建新模型，还是需要微调关键业务支持流程，NVIDIA 都能提供解决方案来加快您企业的预测速度。通过全面开发软件和硬件，NVIDIA 提供了企业级解决方案，帮助企业轻松获得见解并部署模型，以改善运营或更好地为客户服务。借助 RAPIDS™ 和 CUDA®，数据科学家可以加速依托 NVIDIA GPU 运行的预测和预报流程，将数据加载、处理和训练等操作所需时间从几天减少到几分钟。通过熟悉的 Python 或 Java 语言进行 NVIDIA 加速计算，从而轻松踏入加速数据科学领域。NVIDIA AI Enterprise 是一款端到端 AI 软件套件，提供全球性的 NVIDIA 企业级支持，包括有保证的响应时间、优先安全通知、定期更新以及与 NVIDIA AI 专家交流的机会。
利用加速计算进行机器学习和深度学习，而且无需学习任何新的工具。
这一新基础通过互操作性大大降低了入门门槛。与领先的数据科学框架（如 Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost 和 Numba）以及众多深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 和 Apache MxNet）的集成将提升采用率，并支持在整个数据科学生态系统中的进一步集成。通过 GPU 加速以及机器学习生态系统创新（比如 RAPIDS 超参数优化 (HPO) 和 RAPIDS 森林推理库 (FIL)），可以缩短曾经非常耗时的操作的用时，只需几秒即可完成。
随着越来越多的公司依靠数据科学来改进和完善其业务，一些富于创新精神的企业正在利用 NVIDIA 加速的数据科学解决方案取得令人难以置信的成果。采用加速计算，企业可以处理更多的数据、降低基础设施成本，并更好地为客户服务。
沃尔玛是全球规模最大的零售企业之一。为了不断取得进步并满足客户需求，沃尔玛需要推动整体业务创新。沃尔玛实验室正是推动这种创新的智囊团。
沃尔玛实验室高度依赖数据科学来准确预测全球数千家门店的库存需求。虽然他们的运营一直非常高效，但通过 RAPIDS 和 NVIDIA GPU，其预测性能提高了 1.3%，这给沃尔玛节省了数百万美元，并吸引了更多优质客户。
100 倍
20 倍
降低 计算成本
加速 模型训练
97%
Capital One 一直是一家数据驱动型公司。为了更好地为客户服务，Capital One 经历了一次重大转型，从一家使用科技的银行转变为一家经营银行业务的科技公司。
在这一转型过程中，Capital One 对数据科学产生了浓厚的兴趣。为了推动数据驱动型文化，Capital One 采用了 RAPIDS、Dask 和 NVIDIA GPU，大大提高了预测运营的绩效和投资回报。在 NVIDIA 加速数据科学的推动下，Capital One 获得了真正“彻底改变银行业务”所需的工具。
通过同一个 GPU，在白天构建强大的模型，在夜间畅玩游戏。
通过加速工作站将实验提升到新水准。
通过轻松可得的高性能计算为您的企业助力。
立即着手利用云端的加速数据科学。