各行各業都在借助 AI 實現轉型，以提高競爭力和運營效率。在零售業中，聊天機器人正在簡化用戶的產品庫存搜索。在金融服務業，基于 AI 的工具正應用于欺詐檢測。而在醫療健康領域，AI 正在幫助從基因組學中發現新的見解，從而改善患者的治療效果。

為了使 AI 在特定領域的用例中充分發揮潛力，需要大量適合最終目的的數據來進行訓練。為此，數據科學家通過清理數據、管理缺失值、轉換數據類型以及設計模型所需的特定功能來對數據集進行預處理。數據預處理在特定領域尤為重要，因為特定且通常專有的數據會決定 AI 在該領域的智能程度。

好消息是，我們擁有比以往更多的數據，在 2023-2028 年期間，數據量預計將以 24.4% 的復合年增長率繼續增長。出現的問題是，對高效處理工具的需求比以往任何時候都更加迫切。

對數據的爆炸性增長和日益復雜的需求使基于 CPU 的傳統數據處理工具不堪重負。數據科學家通常使用大型數據集，這些數據集被整理成包含數百萬行和列的表格。隨著數據集規模的增長，傳統數據處理工具的速度明顯放緩，降低了企業的生產力并拖延了產品上市時間。

加速數據科學工作流程的每一步

為滿足 AI 數據預處理的需求，NVIDIA 提供了全面的全棧解決方案，將加速數據處理庫與 NVIDIA RTX 助力的 AI 工作站相結合。RAPIDS 包含適用于 pandas、NetworkX 和 XGBoost 等基于 Python 的庫的零代碼更改加速器，使開發者能夠在不影響速度的情況下編寫代碼。NVIDIA RTX 助力的 AI 工作站，旨在利用 NVIDIA RTX GPU 中的并行處理能力，為數據科學任務提供出色性能。借助 RTX 驅動的 AI 工作站上的 RAPIDS，數據科學家可以在本地環境中使用他們喜歡的工具，從而不再有處理瓶頸。

數據準備：借助 NVIDIA RTX GPU 以及 RAPIDS cuDF 和 NetworkX 等庫，快速處理大型數據集，且無需更改代碼。RAPIDS cuDF 可將 pandas 操作的性能提升高達 100 倍，且無需更改代碼，從而實現快速數據準備。這使您能夠繞過傳統工具的限制，即刻從更高的處理速度中受益。

探索性數據分析：利用高級分析和可視化工具提取可行見解。借助 RAPIDS 和 PyData 庫，您可以創建內容豐富、細節豐富的可視化效果，這些可視化效果能夠以交互方式響應更新和更改。這些可視化可增強對數據的理解，并為關鍵決策提供支持。

模型訓練：借助 GPU 加速的 XGBoost，模型訓練時間可從數周大幅縮短到幾分鐘。這種加速可加快迭代速度，提高運營效率和生產力。

適用于數據科學的高性能 AI 工作站

NVIDIA RTX 助力的 AI 工作站專為推動高性能數據科學而打造。通過將新款NVIDIA RTX GPU 與強大的軟件堆棧 (包括 NVIDIA CUDA-X 和 RAPIDS 數據處理及機器學習庫) 相結合，這些工作站可加速數據準備、模型訓練和可視化工作流程。AI 工作站經過優化，可實現快速的本地處理，并將延遲降至最低，從而提供無縫的開發體驗。工作站利用 NVIDIA AI Workbench 來簡化了從桌面到云平臺等各種環境中的項目設置、開發和協作。

對于使用 Python 的數據科學家，NVIDIA 的 cuDF 提供了一種零代碼更改解決方案，可轉變 pandas 操作，使性能提升高達 100 倍。與基于 CPU 的解決方案相比，NVIDIA 加速的端到端數據分析工具鏈可更大限度地提高數據科學家的工作效率。