데이터 분석부터 모델 트레이닝과 배포까지 가속하는 조합 'Kinetica + NVIDIA RAPIDS'

'가속'의 개념이 분석과 머신 러닝, 딥러닝에 접목되면 어떤 일이 일어날까요? 네, 데이터 과학자, AI 서비스/애플리케이션 개발자는 더 적은 시간에 더 많은 일을 할 수 있습니다. 흔히 말하는 생산성이 높아지는 것이죠. 관련해 오늘 소개할 '가속'은 GPU 기반 인메모리 데이터베이스를 토대로 하는 Kinetica Active Analytics Platform과 NVIDIA RAPIDS의 조합입니다.

데이터 준비부터 머신 러닝 모델 트레이닝과 배포까지 GPU 환경에서 가속

최근 분석과 AI 관련 팀의 공통된 고민은 데이터 준비 작업을 어떻게 더 간소화할 것인가에 대한 것입니다. 흔히 말하는 데이터 전처리를 위한 데이터 파이프라인을 구축하는 것에 관심이 많죠. 이다음 과제로 삼는 것은 분석 또는 모델 트레이닝/배포 관련 워크플로우 최적화입니다. Kinetica와 NVIDIA RAPIDS 조합은 이 두 과제를 한 번에 해결할 수 있는 접근법을 제시합니다.




Kinetica의 RAPIDS를 긴밀히 통합하여 데이터 준비, 모델 트레이닝, 배포를 GPU 가속 기반 환경에 일관성 있게 처리할 수 있는 길을 열었습니다. 위 그림에 대한 설명을 기술적 측면에서 해보겠습니다. 데이터 준비 단계에서는 Kinetica Docker Hub가 제공하는