数据科学

2025年 9月 25日

使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法

在之前关于 AI 在制造和运营中应用的博文中，我们探讨了供应链所面临的独特数据挑战，并介绍了智能特征工程如何显著提升模型性能。
2 MIN READ
2025年 9月 23日

如何使用 GPU 驱动的 Leiden 在 Python 中加速社区检测

社区检测算法通过识别网络中隐藏的关联实体组，在理解数据方面发挥着重要作用。社交网络分析、推荐系统、GraphRAG、
3 MIN READ
2025年 9月 23日

借助 NVIDIA NeMo 在 FP8 精度下提高训练吞吐量

在之前关于 FP8 训练的博文中，我们探讨了 FP8 精度的基础知识 并深入分析了适用于大规模深度学习的 多种扩展方法。
3 MIN READ
2025年 9月 18日

Kaggle 大师级玩家手册：7 种实战验证的表格数据建模技术

在数百场 Kaggle 比赛中，我们不断优化了这套 BLUEPRINT，无论面对的是数百万行数据、缺失值，还是与训练数据截然不同的测试集，
3 MIN READ
2025年 9月 17日

NVIDIA RAPIDS 25.08 版本新增 cuML 分析器、Polars GPU 引擎更新、增加算法支持及更多功能

RAPIDS 25.08 版本持续突破极限，新增多项功能，进一步提升了加速数据科学的易用性和可扩展性，包括： 请在下方详细了解新增功能。
3 MIN READ
2025年 9月 10日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版本，将蛋白质结构推理速度提高 100 多倍

了解蛋白质结构的研究比以往任何时候都更加重要。从加快药物研发到为未来可能的疫情做好准备，
2 MIN READ
2025年 8月 22日

如何发现 (并修复) pandas 工作流中的 5 个常见性能瓶颈

数据加载缓慢、内存消耗大的连接操作以及长时间运行的任务，是每位 Python 开发者都会面临的问题。它们不仅浪费了宝贵的时间，
2 MIN READ
2025年 8月 13日

使用 ProRL v2 通过长时间训练扩展 LLM 强化学习

目前，AI 领域最引人注目的问题之一是大型语言模型 (LLM) 是否可以通过持续强化学习 (RL) 继续改进，或者其能力是否最终会达到顶峰。
4 MIN READ
2025年 8月 7日

在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集

梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
2 MIN READ
2025年 8月 7日

使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换

RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户，
3 MIN READ
2025年 8月 6日

CUDA 工具包 13.0 的新特性和重要更新

CUDA Toolkit 13.0 是该工具包的最新版本，具有加速最新 NVIDIA CPU 和 GPU 计算的优势。作为一项重大发布，
4 MIN READ
2025年 8月 1日

7 种可即时加速 Python 数据科学工作流程的插入式替代方案

您已经经历过。您编写了完美的 Python 脚本，在示例 CSV 上对其进行了测试，一切都很完美。但是，
2 MIN READ
2025年 7月 24日

借助 NVIDIA cuVS 优化索引和实时检索的向量搜索

AI 赋能的搜索需要高性能索引、低延迟检索和无缝可扩展性。NVIDIA cuVS 为开发者和数据科学家带来了 GPU…
2 MIN READ
2025年 7月 23日

在 Azure 上使用 Apache Spark 和 NVIDIA AI 进行无服务器分布式数据处理

将大量文本库转换为数字表示 (称为嵌入) 的过程对于生成式 AI 至关重要。从语义搜索和推荐引擎到检索增强生成 (RAG) ，
2 MIN READ
2025年 7月 18日

3 个 pandas 工作流在大型数据集上严重变慢，直到启用了 GPU 加速

如果您使用 pandas，您可能已经撞到了墙壁。正是在这个时刻，您值得信赖的工作流程在处理较小的数据集时表现出色，在处理大型数据集时陷入停顿。
1 MIN READ
2025年 7月 17日

大规模特征工程：利用 NVIDIA CUDA-X 数据科学优化半导体制造的机器学习模型

在上一篇博文中，我们介绍了芯片制造和运营中的预测建模设置，重点介绍了数据集不平衡等常见挑战，以及对更细致的评估指标的需求。
2 MIN READ