NeuroBlade攜手亞馬遜EC2 F2實例，加速數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)航者NeuroBlade，近日宣布與亞馬遜云科技(AWS)最新推出的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例實現(xiàn)深度集成。這一里程碑式的合作，標(biāo)志著NeuroBlade的創(chuàng)新技術(shù)將與亞馬遜云科技的先進(jìn)計算資源強強聯(lián)合，共同推動云原生數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載的性能與效率邁向新高度。
據(jù)悉，Amazon EC2 F2實例融合了AMD的FPGA與EPYC CPU技術(shù)，為高性能計算提供了強大的硬件支撐。而NeuroBlade憑借其卓越的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)，能夠充分利用F2實例的硬件優(yōu)勢，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載的極致加速。
此次合作不僅彰顯了NeuroBlade在數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，也體現(xiàn)了亞馬遜云科技對于高性能計算解決方案的持續(xù)探索與創(chuàng)新。通過雙方的緊密合作，用戶將能夠享受到更加高效、便捷的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，從而加速業(yè)務(wù)決策，提升市場競爭力。
未來，NeuroBlade將繼續(xù)與亞馬遜云科技保持密切合作，共同探索更多創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)分析解決方案，為全球用戶帶來更加卓越的數(shù)據(jù)分析體驗。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
硬件
+關(guān)注
關(guān)注
11文章
3459瀏覽量
67178 -
數(shù)據(jù)分析
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
1470瀏覽量
34781 -
亞馬遜
+關(guān)注
關(guān)注
8文章
2691瀏覽量
84430
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點推薦
在Amazon Web Services* Compute Cloud實例中運行時Benchmark_App失敗了的原因？
在 AWS* EC2 實例上使用 [i]-infer_precision CPU：bf16 參數(shù)時，ran Benchmark_App 失敗，但未能完成。
發(fā)表于 03-05 10:08
亞馬遜云科技發(fā)布Amazon Trainium2實例
近期，亞馬遜云科技宣布了一項重要更新：基于Amazon Trainium2的全新Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)Trn2
Mathematica 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代科學(xué)研究和商業(yè)決策中不可或缺的一部分。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，對數(shù)據(jù)分析工具的需求也在不斷增加。Mathematica，作為一種強大的計算軟件，以其獨特的符號計算能力和廣泛的內(nèi)置函數(shù)庫
數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
在當(dāng)今這個信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)無處不在。無論是企業(yè)運營、科學(xué)研究還是個人決策，我們都需要從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化作為兩個關(guān)鍵的工具，它們幫助我們理解、解釋和
亞馬遜云科技宣布Amazon Trainium2實例正式可用
亞馬遜云科技推出新一代AI訓(xùn)練芯片Amazon Trainium3 全新Amazon EC2 Trn2實例采用亞馬遜云科技最新的Traini
eda與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
EDA（Exploratory Data Analysis，探索性數(shù)據(jù)分析）與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析之間存在顯著的差異。以下是兩者的主要區(qū)別： 一、分析目的和方法論 EDA 目的 ：EDA的主要目的是對
為什么選擇eda進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析是一個復(fù)雜且多步驟的過程，它涉及到數(shù)據(jù)的收集、清洗、探索、建模和解釋。在這些步驟中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）扮演著至關(guān)重要的角色。 1. 理解
raid 在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
RAID（Redundant Array of Independent Disks，獨立磁盤冗余陣列）在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提高存儲系統(tǒng)的性能、可靠性和容量上。以下是RAID在大數(shù)據(jù)分析中
IP 地址大數(shù)據(jù)分析如何進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化?
。 2.用戶行為分析 大數(shù)據(jù)分析可以對用戶的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行分析，了解用戶的需求和偏好。通過對用戶行為數(shù)據(jù)的
亞馬遜云科技宣布Amazon EC2 P5e實例正式可用 由英偉達(dá)H200 GPU提供支持
北京2024年9月18日?/美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布由英偉達(dá)H200 GPU提供支持的 Amazon Elastic Compute Cloud P5e（Amazon EC2 P5e）實例
亞馬遜云科技宣布基于自研Amazon Graviton4的Amazon EC2 R8g實例正式可用
)?R8g實例現(xiàn)已正式可用。Amazon EC2 R8g實例與基于Amazon Graviton3的實例相比性能提升高達(dá)30%，非常適用于如數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析除了spss還有什么
數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今世界中一個非常重要的領(lǐng)域，它涉及到從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息、發(fā)現(xiàn)模式和趨勢，并為決策提供支持。SPSS（Statistical Package for the Social
數(shù)據(jù)分析的工具有哪些
數(shù)據(jù)分析是一個涉及收集、處理、分析和解釋數(shù)據(jù)以得出有意義見解的過程。在這個過程中，使用正確的工具至關(guān)重要。以下是一些主要的數(shù)據(jù)分析工具，以及它們的功能和用途的介紹。 Excel Exc
數(shù)據(jù)分析有哪些分析方法
數(shù)據(jù)分析是一種重要的技能，它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，從而做出更明智的決策。在這篇文章中，我們將介紹數(shù)據(jù)分析的各種方法，包括描述性分析、診斷性
機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長對數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機器學(xué)習(xí)作為一種強大的工具，通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的
工商網(wǎng)監(jiān)
評論