数据@74%企业已采用数据科学平台！IDC新报告，揭秘加速数据分析的核心要诀( 二 )
应用无处不在 ， 精度效率双提升
从应用角度来看 ， 在国内金融、零售、云计算等多个行业场景中 ， RAPIDS均已展现出色的加速能力 。 1、案例一：提升端到端量化投资预测效果在金融领域 ， 如何提升开发效率是量化投资工具面临的主要挑战 。 宽邦科技打造的AI量化投资平台BigQuant旨在让金融业务人员都能零门槛地使用AI提升投资效率和效果 ， 每月为金融机构和10万C端用户提供数百万次机器学习模型训练 。 采用英伟达RAPIDS平台后 ， 其GBDT模型在特征工程提取环节速度提升100倍 ， 聚类算法速度提升200倍 ， 同时系统预测准确度也得以提升 。 2、案例二：显著提升理赔审核能力银行做信用评分时 ， 通常用XGBoost在Spark上进行运算 ， 完成一次端到端模型迭代一般需要几天 ， 新的用户行为特征也不能实时更新到模型训练中 ， 会影响后期的精度 。 平安科技引入英伟达RAPIDS在英伟达DGX-2超级计算机上进行模型运算 ， 将模型运算速度提升40倍 ， 模型训练时间从周压缩到分钟 ， 不仅大大节省人力成本 。 平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理王健宗表示 ， RAPIDS平台“不仅大大提升了效率 ， 对于精度的提升也指日可待” 。 3、案例三：大幅提速数据准备云计算厂商也在借助RAPIDS平台提升任务执行效率 ， 国内首家提供RAPIDS加速库服务的公有云厂商是阿里云 。 机器学习算法往往产生大量数据传输 ， 至今仍难以实现并行化 。 随着服务器系统引入GPU加速的机器学习算法以及NVIDIA NVLink、NVSwitch等技术 ， 模型训练现可轻松分布在多个GPU和多个节点间 ， 几乎不会产生延迟 。 实例上 ， 使用GPU加速的XGBoost训练任务可提速20倍以上 。 
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结语：加速数据分析正渗透到更多行业
【数据@74%企业已采用数据科学平台！IDC新报告 ， 揭秘加速数据分析的核心要诀】数据科学应用的程度正拉大企业间的竞争差距和收益差距 ， 数字化程度好的银行、航空公司、酒店等机构 ， 收入及税前利润明显高于数字化落后的同类机构 。 企业如果不想在智能化趋势中落后于人 ， 不仅希望有更易上手的数据科学平台 ， 而且需要采用更好的加速方案来缩短开发周期 。 IDC预计到2021年 ， 90%的新智能系统将嵌入以决策为中心的加速计算架构 ， 能自动检测和评估当前形势并作出应对决策 。 这将帮助更多企业优化生产效率 ， 更为游刃有余地去适应客户需求以及竞争环境的快速变化 。 如需查阅此白皮书《数据分析新速度：加速数据科学转变成商业洞察》 ， 可直接点击左下方的“阅读原文”下载 。 （本账号系网易新闻·网易号“各有态度”签约帐号）
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（责任编辑：王治强 HF013）
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