Erkennen Sie nicht autorisierte Zugriffspunkte und Clients mit RAPIDS Rogue Detection.
Detect rogue access points and clients with RAPIDS rogue detection.
Unterstütze Unternehmen aller Größenordnungen mit revolutionären Technologien wie RAPIDS zur Analyse riesiger Datenmengen für bessere, schneller getroffene geschäftliche Entscheidungen.
Help companies of all sizes embrace industry-changing technologies like RAPIDS to analyze massive amounts of data to make better, faster business decisions.
Mit RAPIDS können wir Daten aus etwa 6.000 Filialen (Millionen von Zeilen) in weniger als 3 Minuten abrufen.
With RAPIDS, we can pull in data for about 6000 stores (millions of rows) in less than 3 minutes.
Wir sind überzeugt, dass RAPIDS eine spannende neue Möglichkeit für die Skalierung der Datenwissenschafts- und KI-Workloads unserer Kunden ist.
We believe that RAPIDS is an exciting new opportunity to scale our customers' data science and AI workloads.
Dank RAPIDS kann ein größerer Teil der Datenverarbeitungspipeline an die GPU abgegeben werden. Das verringert die Entwicklungszeit von Modellen, was wiederum zu einer schnelleren Bereitstellung und einem schnelleren Erkenntnisgewinn führt.
Leveraging RAPIDS to push more of the data processing pipeline to the GPU reduces model development time which leads to faster deployment and business insights.
Dank der Einführung von RAPIDS können Workflows in der Datenwisschenschaft und bei maschinellem Lernen auf NVIDIA GPUs nun durchgängig auf Minuten statt Tagen beschleunigt werden.
With the introduction of RAPIDS, data science and machine learning workflows can now be accelerated end to end on NVIDIA GPUs in minutes, instead of days.
Mit der RAPIDS Open-Source-Software für maschinelles Lernen ersetzt eine einzige HGX-2 rund 544 CPU-basierte Server und führt zu einer erheblichen Kosten- und Platzersparnis.
With RAPIDS open source machine learning software, a single HGX-2 replaces 544 CPU-based servers, generating significant cost and space savings.
In Sambia kooperiert WBR zum Beispiel mit USAID und dessen Programm RAPIDS, das ehrenamtliche Krankenpfleger ausbildet, um durch Aufklärung und Medikamentenauslieferungen die Aids-Epidemie im Land in den Griff zu bekommen.
In Zambia, for example, WBR cooperates with USAID and its RAPIDS program, which trains volunteer nurses to manage the AIDS epidemic in the country through education and drug delivery.
RAPIDS beruht auf mehr als 15 Jahren NVIDIA CUDA-Entwicklung und Expertise in maschinellem Lernen.
RAPIDS is built on more than 15 years of NVIDIA CUDA development and machine learning expertise.
Dazu zählen die Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Bibliotheken von RAPIDS, das NVIDIA-optimierte TensorFlow, PyTorch, Caffeundandere führende ihnen können Unternehmen ihre Workflows beschleunigen und schneller Daten aufbereiten, Modelle trainieren und Daten visualisieren.
This stack features RAPIDS data processing and machine learning libraries, NVIDIA optimized TensorFlow, PyTorch, Caffe and other leading data science software, providing enterprises with accelerated workflows for faster data preparation, model training and data visualization.
Durch die Kombination aus RAPIDS und Software von Datalogue und OmniSci haben wir nun eine völlig neue Herangehensweise beim Sammeln, Verarbeiten, Visualisieren und Verstehen von Daten.
The combination of RAPIDS and software from Datalogue and OmniSci completely changes the way we collect, process, visualize and understand data.
Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzen werden und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden.
I got 24x speedup using RAPIDS XGBOOST and can now replace hundreds of CPU nodes, running my biggest ML workload on a single node with 8 GPUs.
Die Software-Beschleunigungsbibliotheken sind in alle Deep-Learning-Frameworks integriert, einschließlich TensorFlow, PyTorch und MXNet sowie beliebte Datenwissenschaftssoftware wie z. B. RAPIDS.
Its software-acceleration libraries are integrated into all deep learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, and MXNet, and popular data science software such as RAPIDS.
