Corey Nolet

Corey Nolet 是 NVIDIA 的 RAPIDS ML 团队的数据科学家兼高级工程师，他专注于构建和扩展机器学习算法，以支持光速下的极端数据负载。在 NVIDIA 工作之前， Corey 花了十多年时间为国防工业的 HPC 环境构建大规模探索性数据科学和实时分析平台。科里持有英国理工学士学位计算机科学硕士学位。他还在攻读博士学位。在同一学科中，主要研究图形和机器学习交叉点的算法加速。科里热衷于利用数据更好地了解世界。

Posts by Corey Nolet

数据科学 2024年 10月 31日

RAPIDS cuML 助力 GPU 实现 UMAP 的高速扩展

UMAP 是一种常用的降维算法，用于生物信息学、NLP 主题建模和 ML 预处理等领域。它的工作原理是创建 k 近邻（k… 3 MIN READ

数据科学 2024年 8月 15日

Cyborg 和 RAPIDS cuVS 实现矢量搜索机密性保护

在生成式 AI 时代，向量数据库对于高效存储和查询高维数据已变得不可或缺。但是，与所有数据库一样，向量数据库容易受到一系列攻击，包括网络威胁、 2 MIN READ

计算机视觉/视频分析 2023年 9月 11日

加速矢量搜索：利用 GPU 索引的 RAPIDS RAFT

在 2023 年的人工智能领域，矢量搜索成为最热门的话题之一，因为它在大语言模型（LLM）和生成式人工智能中发挥了重要作用。 2 MIN READ

计算机视觉/视频分析 2023年 9月 11日

加速矢量搜索：微调 GPU 索引算法

这个系列的第一篇文章介绍了矢量搜索索引，解释了它们在实现广泛的重要应用中所起的作用，并使用了 RAFT 库。在这篇文章中， 2 MIN READ

数据科学 2023年 6月 27日

使用 RAPIDS-singlecell 进行 GPU 加速的单细胞 RNA 分析

单细胞测序已成为生物医学研究中最突出的技术之一。它在细胞水平上破译转录组和表观基因组变化的能力使研究人员获得了有价值的新见解。因此， 5 MIN READ

数据科学 2023年 3月 22日

使用 RAPIDS RAFT 进行机器学习和数据分析的可重用计算模式

在许多数据分析和机器学习算法中，计算瓶颈往往来自控制端到端性能的一小部分步骤。这些步骤的可重用解决方案通常需要低级别的基元， 4 MIN READ