資料分析工作流程一直以來都仰賴 CPU 對資料準備、訓練和部署進行運算，因此十分緩慢且缺乏效率。加速資料科學可大幅提升端對端分析工作流程的效能，加速創造價值，同時降低成本。
企業運用分析瞭解其資料，進而做出更好的商業決策和判斷。雖然資料分析發揮了龐大的潛能，傳統 CPU 資料處理和分析卻增加額外的效能負荷、提升業務營運複雜性，同時降低投資報酬率。加速資料科學開創了資料分析的新時代，讓組織和使用專家得以充分發揮資料及基礎架構的價值。
加速資料科學可改善整個端對端資料分析工作流程，無論是正在轉換企業消費資料，或是將數 TB 規模的資料視覺化以瞭解特定問題領域，皆能因此受益。資料使用專家可透過 NVIDIA GPU 輕鬆使用他們偏好的工具集，以最小的學習曲線在組織內發揮高效能運算技術。
企業可透過高效能資料分析功能，提升客戶服務、加速產品開發，並在整個企業中帶動創新。
結果顯示 GPU 可為小規模和大規模的巨量資料分析問題節省大量的成本和時間。RAPIDS 在 10 TB 的規模中，使用 Pandas 與 Dask 等常用 API 在 GPU 上執行的速度可以比頂尖的 CPU 基準快 20 倍。NVIDIA 的解決方案只採用 16 個 NVIDIA DGX A100 即可達到 350 個 CPU 伺服器的效能，更同時提供高效能運算級效能，成本效益多出 7 倍以上。
減少等待流程完成的時間，就能省下更多時間迭代和測試解決方案，解決眼前的業務問題。
運用高效能處理能力分析數 TB 的資料集，提供正確性更高的結果並更快產生報告。
不需學習新工具，只要進行最低限度的程式碼變更，就能加速並調整現有的資料科學工具鏈。
執行大規模資料轉換，並加速提供高品質資料集，以便在整個組織中支援使用專家和業務營運。
輕鬆在眾多熱門分析函式庫內分享裝置記憶體，避免進行成本高昂且費時的資料複製作業。
無需花費無數小時轉換檔案格式，便可直接運用最適合貴組織的資料格式。
GPU 加速技術幫助您妥善運用預算，不需增加購買、部署和管理更多 CPU 的成本。
運用所有資料，幫助企業領袖做出更好的商業決策、改善組織表現以及貼近客戶需求。
透過一致的直覺化架構，輕鬆從桌上型電腦擴充到多節點、多 GPU 叢集。
無論您的組織需要減少資料擷取、轉換和載入 (ETL) 流程的處理時間，或是加速大規模機器學習工作流程，NVIDIA 均提供加速完整端對端分析工作流程的解決方案。NVIDIA 的解決方案結合最佳化高效能資料分析硬體和軟體，讓企業能充分運用他們的資料。有了 RAPIDS 與 NVIDIA CUDA，資料使用專家可以加速 NVIDIA GPU 上的分析流程，將資料載入、處理和訓練等資料分析作業時間從數天縮短至數分鐘。使用熟悉的 Python 或 Java 語言操控 CUDA 的強大功能，輕鬆入門加速分析。
使用 RAPIDS + Spark 3.0 或 Dask 在 NVIDIA GPU 執行達數 TB 規模的資料擷取、轉換和載入流程，幫助使用者取得高品質資料集。
開發、迭代和調整有利企業的模型，以使用 RAPIDS cuML 和 Dask 來支援您的業務。
透過 RAPIDS + Plotly Dash，以大規模視覺化方式深入瞭解資料。
透過 RAPIDS FIL，加速產生商業分析資訊，提升營運和決策效率。
著手使用機器學習。
全新的資料科學工作站。
適用企業生產的人工智慧系統。
多功能、加速的機器學習。