データ処理の高速化

統計解析(rPython, RCppパッケージ)

無料で使えて機能も豊富なRですが、構造が複雑なテーブルや大容量データを操作しようするととても遅くて、処理に時間がかかりぎて困ることがあります。

こういった場合、rPythonやRCppパッケージを使いより高速なPythonやCで実行させると、びっくりするぼど速くなったりします。

GPGPUを用いたデータ処理の高速化

市販の15,000円程度のグラフィックカードにも、640個のプログラマブルな計算コアを持つものがあります。

これをGPGPUとして利用すれば、対CPU比でこんなにパワーアップ

カテゴリ 実行内容 対CPU比
バイオインフォマティクス 配列アライメント 10-50倍
金融工学 リスク計算 100倍
データマイニング SVM 10-100倍
医療画像 3Dトモグラフィー 100倍

開発されたアプリケーションをrPython、RCpp、GPGPU利用で高速化してみませんか? ダイナコムがお手伝いします。

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