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NVIDIA CEO 在 Databricks Data + AI 峰會上表示，每家公司的數(shù)據都是他們自己的“金礦”
NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在 2024 年 Databricks Data + AI 峰會上與 Databricks 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Ali Ghodsi 進行臺上交談時表示，加速計算正在深入改變企業(yè)的數(shù)據處理和分析方式。
黃仁勛表示：“每家公司的商業(yè)數(shù)據都是他們自己的金礦?！彼忉尩?，每家公司都有著海量的數(shù)據，但如何從中獲得洞察和提煉智能一直是一個難題。
Databricks 利用 NVIDIA 全棧解決方案
加速生成式 AI 應用
為了釋放所有這些智能，黃仁勛和 Ghodsi 宣布整合 NVIDIA 的加速計算與 Databricks Photon。Databricks Photon 是 Databricks 的快速數(shù)據處理引擎，旨在為 Databricks SQL 提供一流的性能與成本效益。
黃仁勛表示“此次合作意義重大”，并補充道，加速計算和生成式 AI 是當今最重要的兩大技術趨勢，“NVIDIA 與 Databricks 將攜手合作，整合雙方在這些領域的技能，并帶給所有人?！?
黃仁勛分享道，NVIDIA 花了五年時間構建了一套可以加速 Photon 的程序庫，讓用戶能夠“更快、更經濟高效地處理數(shù)據，并大幅減少能耗?！?
Ghodsi 表示：“我們非常高興能與 NVIDIA 合作，一起在 Photon 引擎上使用 GPU 加速功能來增強核心數(shù)據處理，并使其也能在 NVIDIA GPU 上運行。”
利用 NVIDIA NIM
創(chuàng)建生成式 AI 工廠
NVIDIA 和 Databricks 還宣布，Databricks 的開源模型 DBRX 現(xiàn)已作為一項 NVIDIA NIM 微服務托管在 NVIDIA API 目錄上。
NVIDIA NIM 推理微服務提供的模型是經過完全優(yōu)化的預構建容器，可以在任何地方進行部署。
黃仁勛解釋道：“創(chuàng)建這些端點十分復雜。我們將所有內容都優(yōu)化成一項微服務，它可以在任何云端和本地系統(tǒng)上運行?！?
微服務提供了一種簡單、標準化的方式，將生成式 AI 模型添加到應用中，顯著提高了企業(yè)開發(fā)者的生產力。
DBRX 于今年 3 月推出，完全建立在 Databricks 的基礎上，充分利用了 Databricks 客戶與合作伙伴可用的所有工具和技術，并且使用 NVIDIA DGX Cloud（面向開發(fā)者的可擴展端到端 AI 平臺）訓練而成。
企業(yè)可以利用企業(yè)數(shù)據定制 DBRX，以創(chuàng)建專屬于企業(yè)的高質量模型，或使用它構建定制的 DBRX 式混合專家模型作為參考架構。
黃仁勛表示，加速數(shù)據處理是一個巨大的機遇，他鼓勵每個人都將加速計算和生成式 AI 應用到工作中。
他表示：“無論你做什么，先開始做起來。你必須登上這班快到令人難以置信的列車。記住，生成式 AI 正在以指數(shù)級的速度增長。千萬不要等在原地觀察這一趨勢，因為再過幾年，你就會遠遠落后?！?
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