概览
新的数据需求
企业想要完成数字化转型，AI 智能体需要持续调取数据，这会给原本并非为智能推理循环设计的数据基础设施带来巨大压力。
通过利用 NVIDIA cuDF 和 NVIDIA cuVS 加速非结构化和结构化数据处理，企业可以利用其多年来投入的数据基础设施，满足 AI 带来的新数据量和速度需求。
全球最热门数据引擎均运行在这款加速计算平台上，助力智能体调取企业内表格类结构化数据，以及 PDF、邮件、图片、视频等非结构化数据。
优势
为 AI 进行数据转型
巨大的性能提升
该加速计算平台可将数据处理速度提升最高 20 倍，助力企业更快落地各类全新应用场景。
显著节省成本
依托 NVIDIA 优化栈，企业成本降幅可达 80% 或以上的成本，从而帮助您的数据基础设施以更少的资源完成更多任务。
易于采用
全球最热门的分析和向量数据引擎都配备了即插即用的加速器，使采用更加简单，其中包括 Apache Spark、OpenSearch 等。
AI 就绪数据
90%的企业数据存储于 PDF、消息和电子邮件中，通过 NVIDIA cuVS 从这类数据中获取上下文，以及通过 NVIDIA cuDF 在几分钟内处理的数 TB 级结构化数据获取的真值，您的数据已为代理式 AI 做好准备。
NVIDIA Vera 上的数据处理
对于大规模运行代理式 AI 工作负载的企业，AI 智能体会显著提升对结构化企业数据的并发、连续的小规模查询能力。NVIDIA Vera 拥有高显存带宽和高速片内网络，在负载下提供每核心性能、高吞吐量和可预测性，从而支持更高的查询量和速度。在 Starburst 分析引擎中，NVIDIA Vera 处理查询的速度是 x86 的 3 倍，使查询执行时间从几分钟缩短至几秒钟，而 Redpanda 流式引擎的 p99 较 x86 提升了 6 倍，从而提升了数据引擎的可靠性。
即将推出。
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