WORKSTATION FOR DATA SCIENCE
データサイエンスワークステーション
「Data Science Workstation」は、
NVIDIA社がOEMパートナー向けに
リファレンスデザインを提供した、
新しいワークステーションプラットフォームです。
現在データサイエンスは、いわゆるビックデータなど様々な情報から科学的・社会的に有益な知見を、統計学や人間洞察によるモデル化という旧来のアプローチに加え、Deep Learningなどの機械学習/AIを活用したモデル化と推論を活用する方向にも軸足を置く（置かなければならない）状況になっています。 モデルの学習と推論が繰り返されるステップをコンピュータで加速することに加え、そのステップにデータを投入するためのデータの収集・整理や加工などの前処理に多くの時間が費やされている状況を改善しようとするものが、「Data Science Workstation」です。
ABOUTData Science Workstationとは
「Data Science Workstation」は、Tensorコアを搭載する最新のNVIDIA TuringまたはVoltaアーキテクチャGPUを搭載したパワフルなワークステーションをベースとして、CUDA環境上にデータサイエンスを支援するプラットフォーム「NVIDIA CUDA-X AI」を導入したものです。
更に、「NGC-Ready Systems」としてNVIDIA-Docker環境を導入し、NGC（NVIDIA GPU Cloud）の主要なフレームワークやライブラリをご利用いただけます。
「Data Science Workstation」は、Deep Learning、機械学習/AI、HPCに必要な最適化された環境を提供します。データの取り込みから、データの抽出/変換や加工/データの取り込み(ETL:Extract/Transform/Load）、モデルのトレーニング、予測にいたるデータサイエンスや、回帰分析、分類およびクラスタリングのための機械学習アルゴリズムなどを効率良く高速化することが可能です。
HP データサイエンスワークステーション シリーズ Z8/Z4 G4
GPUが加速するデータサイエンス
2020年までにアジアだけでも150万人を超えるデータサイエンティストが必要とされます。これまでのところ、データサイエンスはサーバーとクラウドを中心に展開されてきましたが、これには非常に高いコストがかかります。しかし、個々のデータサイエンティストが自由に使用できるデータサイエンスワークステーションの導入により、ワークフロー全体にGPUアクセラレーションによるメリット活用することが可能になりました。Z by HOデータサイエンスワークステーションは、これらの重要なナレッジワーカーの生産性の向上と、最高のコストパフォーマンスの提供を可能にします。
最高峰のデータサイエンスソリューション
HPはUnix Workstationの時代から30年以上もの間、ワークステーション専用の開発部門を設け、その開発に専念してきました。様々な専門分野のプロフェッショナルから、HPのワークステーションを選んでいただいた結果、11年連続国内シェアNo.1※を達成しました。
Z by HPデータサイエンスソリューションは、データサイエンスにとって必須なパフォーマンス、ニーズに沿ったソリューションを提供するためのパートナー企業とのコラボレーション、さらに、データを安全に使用するためのパートナー企業とのコラボレーション、さらに、データを安全に使用できるセキュリティに重点を置き、これからいっそう加速するデータサイエンスコンピューティングの革新的なソリューションを提供します。
強度なハードウェア
何時間にもわたる処理から、ミリ秒単位の処理に。何十個もの行と列を今までより早く分析可能。
- 強力なGPU
- 超高速メモリ
- プレインストールされた検証済ソフトウェア
安全なデータワークフロー
Z by HPのハードウェア及びソフトウェアは、データガバナンスを念頭に置いて統合
- プライバシー/機密データ
- クライアントと顧客データの保護
- HPの独自のサイバーセキュリティ機能
ワールドクラスのコラボレーション
戦略的なパートナーシップを通じたデータサイエンス
- NVIDIA
- Intel
- OmniSci
- Matroid
- その他のSVパートナー
HP Workstation/AI・データサイエンス
※VTもパートナーとして掲載されています。
「NVIDIA CUDA-X AI」プラットフォーム
GPUを活用できるデータサイエンス用プラットフォームとして、ワークステーションにとどまらず、サーバやクラウド環境 でも活用できるよう、多くのベンダーが協賛しています。
導入ライブラリ
- ディープラーニングの基本操作を高速化する cuDNN
- データ サイエンスのワークフローと機械学習アルゴリズムを高速化する cuML
- 推論のトレーニング済みモデルを最適化する NVIDIA® TensorRT™
- データ サイエンスで Pandas のような API を提供する cuDF
- 高性能なグラフ分析を実行する cuGraph
- その他 13 種のライブラリ
「NGC-Ready Systems」で
導入されるフレームワーク
| PyTorch | Torchが元となったPythonのディープラーニング用フレームワーク |
|---|---|
| TensorRT Inference Server | クラウド推論ソリューションで、HTTPまたはGRPCエンドポイントを介してディープラーニング モデルの推論サービスを提供するサーバ |
| TensorRT | ディープラーニング モデルの推論最適化・実行を行うC++ライブラリ |
| TensorFlow | Googleの開発したPythonなどで利用できるディープラーニング用フレームワーク |
| NVCaffe | CaffeをNVIDIAがフォークしたPythonのディープラーニング用フレームワーク |
| DIGITS | NVIDIAが開発したディープラーニングのモデルをトレーニングするためのWebアプリケーション |
| MXNet | ワシントン大学とカーネギーメロン大学によって開発された多言語で使えるディープラーニング用フレームワーク |
| RAPIDS | データサイエンスのワークフロー全体を GPU で高速化するためのライブラリ群 |