在数据分析、机器学习和深度学习领域中工作的数据科学家们将能够借助NVIDIA全新CUDA-X AI库实现速度的大幅提升。3月22日消息，在本届NVIDIA的GTC大会上推出的CUDA-X AI是唯一针对数据科学加速的端到端平台。随着企业转而采用深度学习、机器学习和数据分析等人工智能技术来更有效地利用数据， CUDA-X AI也应运而生。适用于数据处理、功能判定、训练、验证和部署的典型工作流程，CUDA-X AI让我们能够充分利用NVIDIA Tensor Core GPU的延展性来独特地处理此类端到端的AI管道。
CUDA-X能够充分利用Tensor Core GPU的延展性，为以下领域提供加速：
a.应用于从数据采集、ETL、模型训练、到部署过程中的数据科学。
b.用于回归、分类、聚类的机器学习算法。
c.所有深度学习训练框架，且此版本针对NVIDIA Tensor Core GPU进行了自动优化。
d.云端的推理和大规模Kubernetes部署。
e.应用于PC、工作站、超级计算机云端和企业数据中心的数据科学。
f.应用于AWS、Google Cloud和Microsoft Azure AI服务的数据科学。
g.数据科学。
CUDA-X加速数据科学
CUDA-X AI包含十几个专用加速库，能够将机器学习和数据科学工作负载加速至高达50倍。它已经在通过cuDF加速数据分析；通过cuDNN加速深度学习原语；通过cuML加速机器学习算法；通过DALI加速数据处理等。这些库结合在一起，就能够为典型AI工作流程中的每一步提供加速，无论是使用深度学习来训练语音和图像识别系统，还是通过数据分析来评估抵押贷款组合的风险状况。这些工作流程中的每一步都需要处理大量数据，且每一步都能够受益于GPU加速计算。
广泛采用
因此，CUDA-X AI已得到渣打银行、微软、PayPal、SAS和沃尔玛等顶尖公司所采用。它已集成至主流深度学习框架中，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。全球主要云服务提供商均在使用CUDA-X AI来加速自身云服务。今日，全球八大计算机制造商宣布其数据科学工作站和服务器经优化后能够运行NVIDIA的CUDA-X AI库。
随处可用
CUDA-X AI加速库可单独下载，亦作为NVIDIA NGC软件中心的容器化软件堆栈提供，均为免费。其可部署于任何地方，包括台式机、工作站、服务器和云计算平台。于昨日GTC发布的所有数据科学工作站中均已集成CUDA-X AI。且昨日发布的所有NVIDIA T4服务器均经优化，能够运行CUDA-X AI。
NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是一家人工智能计算公司。公司创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang(黄仁勋)是创始人兼首席执行官。NVIDIA公司（纳斯达克代码：NVDA）是全球可编程图形处理技术领袖。与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台采用，包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。NVIDIA全球雇员数量超过4000人。
全球各地众多OEM厂商、显卡制造商、系统制造商、消费类电子产品公司都选择NVIDIA的处理器作为其娱乐和商用解决方案的核心组件。在PC应用领域（例如制造、科研、电子商务、娱乐和教育等），NVIDIA公司获奖不断的图形处理器可以提供出色的性能和鲜锐的视觉效果。其媒体和通信处理器能够执行宽带连接和通信应用中要求十分苛刻的多媒体处理任务，并在音频应用能力方面取得突破。NVIDIA产品和技术的基础是NVIDIA ForceWare，这是一种综合性软件套件，能够实现业内领先的图形、音频、视频、通信、存储和安全功能。NVIDIA ForceWare可以提高采用NVIDIA GeForce图形芯片和NVIDIA nForce平台解决方案的各类台式和移动PC的工作效率、稳定性和功能。
NVIDIA公司专门打造面向计算机、消费电子和移动终端，能够改变整个行业的创新产品。这些产品家族正在改变视觉丰富和运算密集型应用例如视频游戏、电影产业、广播、工业设计、财政模型、空间探索以及医疗成像。此外，NVIDIA致力于研发和提供引领行业潮流的先进技术，包括NVIDIA SLI技术——能够灵活地大幅提升系统性能的革命性技术和NVIDIA PureVideo高清视频技术。
NVIDIA已经开发出了五大产品系列，以满足特定细分市场需求，包括：GeForce、Tegra、ION、Quadro、Tesla。公司不断为视觉计算树立全新标准，其令人叹为观止的交互式图形产品可广泛用于从平板电脑和便携式媒体播放器到笔记本与工作站等各种设备之上。
