NVIDIA 近期在 AI 領域相當活躍，藉由基於 CUDA 的 GPU 加速技術促進 AI 技術與應用的革新，而在歐洲 GTC ， NVIDIA 宣布了針對科學數據分析的 GPU 加速平台 RAPIDS ， RAPIDS 平台亦是與開源社群積極合作的成果，除了與 Python 社群合作，僅需簡單的修改就能讓基於 Python 語言的數據分析以 GPU 進行加速，也支援開源科學數據框架包括 Apache Arrow 、Pandas 、 scikit-learn 與熱門的框架 Apache Spark等，同時也強調提供資料庫開源 ，並在 GitHub 提供 120 個 Repositorie 。透過開源方式，科學家與研究者不用負擔高昂的商業軟體成本，藉由開源的 RAPIDS 即可獲得 GPU 加速的助益，且不用複雜的將原本 CPU 運算轉換為適合 GPU 運算的過程，僅需要簡單修改即可使用。
藉由 RAPIDS ，可使數據分析獲得基於 GPU 的加速，標榜比起純 CPU 平台提升 50 倍的效率，同時可在具備 GPU 的工作站到大型的超級電腦中心上無縫執行；藉由 RAPIDS 加速科學數據分析平台，能夠讓研究者不用受限傳統的 CPU 性能，藉 GPU 加速整個科學分析程序，使過去需要幾天的運算僅需要幾個小時，使整個研究與分析更具效率。
此外，為了讓數據研究人員能夠更容易使用 RAPIDS ， NVIDIA 也設立專屬網頁讓開發者可藉此獲取所需的資源與開源資料庫與加入社群，歡迎當前仍在使用 GPU 系統進行科學數據分析的 Apache Arrow 、Pandas 、 scikit-learn 開發者使用。
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新聞來源： NVIDIA
