企业数据工程师正在以前所未有的力度和规模运用数据集，比如改造供应链模型、应对日益增加的欺诈行为或开发新的产品线等。对于数据科学家而言，海量数据造成的瓶颈会直接影响企业训练和使用模型的成本与速度。Cloudera与NVIDIA的集成有望帮助企业快速应对新出现的以及持续的业务挑战，并提供具有洞察力的分析。
美国国税局研究应用分析与统计司技术部门主管JoeAnsaldi表示：“我们需要能够运用大量数据快速做出准确的决策。随着数据量和速度不断提高，这一挑战也在不断变化。凭借Cloudera和NVIDIA的集成，我们将能够运用以数据为依据的洞察为欺诈检测等关键任务应用提供支持。目前我们正在完成上述集成，并且已经看到数据工程和数据科学工作流程的速度提升了三倍以上。”
对于努力应对海量数据集的公司而言，能否进行模型训练取决于是否拥有开源GPU加速数据科学管道。这种管道可以直接增强企业机构运用AI进行业务转型的能力。GPU加速的ApacheSpark3能够在CDP上无缝运行，从而支持企业机构可以通过安全且可扩展的开源机器学习平台，满足从研发到生产的高性能计算（HPC）、AI和数据科学需求。
Cloudera首席产品官ArunMurthy表示：“在速度至关重要的今天，企业比以往任何时候都更加依赖数据的力量。Cloudera与NVIDIA的合作将为客户提供必要的技术支持，帮助客户更好地理解数据，并充分发掘真正的AI转型潜力。CDP分析体验专为帮助数据专家跨多个公有云和私有云、自信应对指数级数据增长和孤岛式数据分析而构建的。接下来我们将深化与NVIDIA的现有集成，通过使用我们的企业数据云服务，客户将可以保持他们现有的竞争优势。”
NVIDIA数据科学产品组高级总监ScottMcClellan表示：“ApacheSpark为企业保持竞争力所依赖的机器学习和数据分析管道奠定了基础。NVIDIA加速的计算和运行在ClouderaDataPlatform上的Spark分析所带来的处理能力，提供了如期高速完成任务的灵活性，同时节省成本。”
用于ApacheSpark的RAPIDS加速器将于今年夏天在CDP私有云版本中提供。NVIDIA与Cloudera将陆续在CDP中推出更多的加速产品，5月将会在CDP公有云中提供深度学习和机器学习加速产品。
