{"id":38715,"date":"2020-06-23T13:02:11","date_gmt":"2020-06-23T18:02:11","guid":{"rendered":"https:\/\/boletin.com.mx\/?p=38715"},"modified":"2020-06-23T13:02:11","modified_gmt":"2020-06-23T18:02:11","slug":"la-tecnologia-de-nvidia-acelera-la-plataforma-apache-spark","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/imprentaedicom.mx\/boletin2023\/2020\/06\/23\/la-tecnologia-de-nvidia-acelera-la-plataforma-apache-spark\/","title":{"rendered":"La tecnolog\u00eda de NVIDIA acelera la plataforma Apache Spark"},"content":{"rendered":"
Las soluciones de GPU de NVIDIA Enterprise fortalecen la principal plataforma l\u00edder en el de an\u00e1lisis de datos a nivel global Apache Spark 3.0.<\/h5>\n
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NVIDIA<\/strong> anunci\u00f3 la colaboraci\u00f3n con los l\u00edderes de la comunidad de c\u00f3digo abierto para incorporar la aceleraci\u00f3n por GPU integral a Apache Spark 3.0<\/strong>, un motor de an\u00e1lisis para el procesamiento de big data que utilizan m\u00e1s de 500,000 cient\u00edficos de datos alrededor de todo el mundo.<\/p>\n

Con esta colaboraci\u00f3n los cient\u00edficos de datos y los ingenieros de Machine Learning<\/strong> (ML) podr\u00e1n aplicar una revolucionaria aceleraci\u00f3n del GPU a las cargas de trabajo de procesamiento de datos de ETL (Extraer, Transformar y Cargar) que se llevan a cabo en las operaciones con bases de datos SQL.<\/p>\n

\u201cEl an\u00e1lisis de datos es el mayor desaf\u00edo inform\u00e1tico de alto rendimiento que enfrentan las empresas e investigadores actuales\u201d, dijo Manuvir Das, jefe de Inform\u00e1tica Empresarial de NVIDIA. \u201cLa aceleraci\u00f3n del GPU nativa para toda la l\u00ednea de Spark 3.0, desde ETL hasta capacitaci\u00f3n e inferencia, ofrece el rendimiento y la escalabilidad necesarios para finalmente conectar el potencial de big data con el poder de la IA\u201d.<\/em><\/p>\n

El avance en el rendimiento en Spark 3.0<\/strong> mejora la precisi\u00f3n del modelo ya que permite a los cient\u00edficos entrenar modelos con conjuntos de datos m\u00e1s grandes y repetir los entrenamientos con mayor frecuencia. Esto proporciona nuevas y poderosas capacidades para aquellos que necesitan procesar terabytes de datos nuevos todos los d\u00edas, como los cient\u00edficos de datos que respaldan los sistemas recomendados en l\u00ednea o analizan nuevos datos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Apache Spark<\/strong> es una creaci\u00f3n de los fundadores de Databricks, cuya plataforma de an\u00e1lisis de datos unificada y basada en la nube, se ejecuta en m\u00e1s de un mill\u00f3n de m\u00e1quinas virtuales cada d\u00eda. NVIDIA<\/a> y Databricks tambi\u00e9n han colaborado para optimizar el conjunto de software RAPIDSTM para Databricks, que ejecuta cargas de trabajo de Ciencia de Datos y Machine Learning para la atenci\u00f3n de la salud, las finanzas, la venta minorista y muchas otras industrias.<\/p>\n

NVIDIA aporta un nuevo acelerador de RAPIDS con c\u00f3digo abierto para Apache Spark para ayudar a los cient\u00edficos de datos a aumentar el rendimiento de sus procesos de forma integral. El acelerador intercepta funciones previamente realizadas por las CPUs y en su lugar, utiliza las GPUs para hacer lo siguiente:<\/p>\n