Azure Machine Learning รองรับ NVIDIA RAPIDS ได้แล้ว

Azure ประกาศว่าบริการ Machine Learning (ML) ของตนสามารถรองรับซอฟต์แวร์ที่ชื่อ ‘RAPIDS’ ซึ่งช่วยเร่งการประมวลผลการทำ ML Pipeline ด้วย NVIDIA Gpu ได้แล้ว

credit : Azure.microsoft.com

RAPIDS จะเข้ามาช่วยเสริมพลังให้บริการ ML ของ Azure กับ GPU ในรุ่นต่างๆ เช่น NC_v3, NC_v2 หรือ ND_v2 ให้ทำงานได้รวดเร็วมากขึ้นโดยเมื่อเทียบกับการใช้งาน CPU ปกติได้มากกว่า 20 เท่า (ตามตารางด้านบน) นั่นหมายถึงเวลาที่ใช้จะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ผู้สนใจสามารถติดตามวิธีการใช้งาน RAPIDS กับบริการของ Azure ML ได้จาก GitHub

credit : azure.microsoft.com

ผู้สนใจสามารถดูภาพโครงสร้างของ RAPIDS ได้ตามภาพด้านบนซึ่งจะเห็นได้ว่าเบื้องล่างนั้นใช้ CUDA เพื่อสร้างประสิทธิภาพในการประมวลผลที่ดี พร้อมด้วย Dataframe Library ที่ชื่อ cuDF และ ML Library ที่ชื่อ cuML รวมถึงยังสามารถใช้งานได้ง่ายผ่าน Python นั่นเอง โดย Azure มีความมุ่งหวังว่าจะเปิดโอกาสให้กับเหล่านักพัฒนาและ Data Scientists สามารถใช้งานเครื่องมือหรือ Framework ใดก็ได้ตามความถนัดซึ่งผู้ใช้งาน Azure ML จะสามารถใช้งาน RAPIDS บนนี้ได้เหมือนกับ Framework อื่น รวมถึงสามารถเชื่อมต่อกับ Panda, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ได้ด้วย

ที่มา : https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-machine-learning-service-now-supports-nvidia-s-rapids/

About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Huawei เปิดตัวสถาปัตยกรรมชิปใหม่ แก้ปัญหาคว่ำบาตรและข้อจำกัด Moore’s Law

Huawei Technologies ยักษ์ใหญ่ด้านอิเล็กทรอนิกส์จากจีนได้เปิดตัวเฟรมเวิร์กการออกแบบชิปใหม่ ซึ่งบริษัทระบุว่าจะช่วยลดช่องว่างในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กับผู้นำระดับโลกอย่าง TSMC และ Nvidia ได้