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NVIDIAとHP、ワークステーション上での生成AI開発強化とデータサイエンティストの作業高速化へ

 NVIDIAとHPは、NVIDIA CUDA-Xデータ処理ライブラリをHP AI ワークステーション ソリューションに統合し、生成AI開発の基盤となるデータ準備および処理作業を高速化すると発表した。

 NVIDIA CUDAコンピュート プラットフォーム上に構築されたCUDA-X ライブラリは、表、テキスト、画像、動画など様々なデータタイプのデータ処理を高速化するという。これには、NVIDIA RAPIDS cuDF ライブラリが含まれており、pandasソフトウェアを使用する約1,000万人のデータサイエンティストの作業を、CPUのみのシステムではなくNVIDIA RTX 6000 Ada 世代GPUを使用することで、コードを変更することなく最大110倍に高速化するとしている。

 RAPIDS cuDFおよびその他のNVIDIAソフトウェアは、HP AI ワークステーション上のZ by HP AI Studioの一部として利用可能になり、データサイエンス・ワークフローを高速化するフルスタック開発ソリューションを提供するという。

 NVIDIAの創業者/CEOであるジェンスン・フアン(Jensen Huang)氏は、次のように述べている。

 「pandas は、何百万人ものデータサイエンティストが、生成AI用にデータを処理し準備するために不可欠なツールです。コード変更なしでpandasを高速化することは、大きな前進となるでしょう。データサイエンティストは、数時間ではなく数分でデータを処理し、生成AIモデルをトレーニングするために、桁外れに多くのデータを扱えるようになります」

 HPの社長兼CEOであるEnrique Lores氏は、次のように述べている。

 「データサイエンスはAIの基盤となるものであり、開発者はこの重要な作業を支援するソフトウェアとシステムへの迅速なアクセスを必要としています。HPのAI ワークステーションは、NVIDIAのAIソフトウェアとGPUコンピューティングを統合することで、お客様に強力なソリューションを提供します」

NVIDIA CUDA-XがHP ワークステーション ソリューションでデータサイエンスをスピードアップ

 pandasはDataFramesと呼ばれるデータ構造を提供し、開発者は表形式のデータを簡単に操作、クリーニング、分析できるという。

 NVIDIA RAPIDS cuDF ライブラリは、データのサイズが大きくなるにつれてワークロードが遅くなる可能性のあるCPUに依存するのではなく、コード変更なしで GPU上にて実行できるようにpandasを高速化。RAPIDS cuDFは、サードパーティのライブラリと互換性があり、GPUとCPUのワークフローを統合するため、データサイエンティストは、開発、テスト、本番でのモデルの実行をシームレスに行うことが可能だとしている。

 HPとNVIDIAの連携により、データサイエンティストは大規模な生成AIワークロードも処理できるローカルシステムで作業することで、開発を効率化できるという。

提供時期

 NVIDIA RAPIDS cuDFは、NVIDIA RTXおよびGeForce RTX GPUを搭載したHP AI ワークステーション ソリューションで今月中に、HP AI Studioでは2024年後半に利用可能になる予定だとしている。

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