RAPIDS

2024年 7月 24日

用于空间组学的细胞成像特征提取和形态聚类

VISTA-2D 是 NVIDIA 的新基础模型，可以快速准确地执行细胞分割，这项基本任务在细胞成像和空间组学工作流程中至关重要，
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2024年 7月 17日

使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串数据的编码和压缩指南

Parquet Writer 提供了默认关闭的编码和压缩选项。启用这些选项可以为数据提供更好的无损压缩，
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2024年 7月 15日

借助 Geneformer AI 模型，有限数据也能解锁基因网络

Geneformer 是最近推出的 和功能强大的 AI 模型，可以通过从大量单细胞转录组数据中进行迁移学习来学习基因网络动力学和相互作用。
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2024年 7月 3日

借助 NVDashboard v0.10 实现近乎实时的使用情况统计，从而充分释放 GPU 性能

在 NVIDIA GTC 2024 上，RAPIDS 团队展示了 NVDashboard v0.10 的新功能，
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2024年 5月 14日

RAPIDS cuDF 在 Google Colab 上瞬间加速 pandas 达 50 倍

在谷歌 I/O’24 上，谷歌人工智能倡导主管 Laurence Moroney 宣布：RAPID cuDF 现已集成到 Google…
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2024年 5月 9日

革命性的图形分析： NVIDIA cuGraph 加速的下一代架构

在我们的 先前的图分析探索 中，我们使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的变革力量。基于这些见解，
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2024年 4月 29日

NVIDIA GTC 2024 的顶级数据科学会议现已按需提供

在 GTC 2024 上， NVIDIA 的专家和我们的合作伙伴分享了有关 GPU 加速工具、优化和数据科学家最佳实践的见解。
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2024年 3月 19日

借助 GPU 加速和生成式 AI 加速多组分析

NVIDIA Parabricks v4.3 在 NVIDIA GTC 2024 上发布，引入了新的工具和工作流程，
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2024年 3月 18日

RAPIDS cuDF 可将 pandas 加速近 150 倍，且无需更改代码

在 NVIDIA GTC 2024 上，我们宣布 RAPIDS cuDF 现在可以为 950 万 Pandas 用户带来 GPU 加速，
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2024年 3月 8日

WholeGraph 存储：优化图形神经网络的内存和检索

图形神经网络 (GNN) 彻底改变了图形结构数据的机器学习。与传统神经网络不同，GNN 擅长捕捉图形中的复杂关系，
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2023年 12月 15日

在 RAPIDS libcudf 中使用嵌入式数据类型简化 ETL 工作流程

嵌入式数据类型是一种表示列式数据中分层关系的便捷方式。它们经常用于 提取、转换、加载（ETL）在商业智能领域的工作负载、推荐系统、网络安全、
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2023年 4月 18日

新的 GPU 库降低了 Apache Spark ML 的计算成本

Spark MLlib是Apache Spark用于大规模machine learning并且提供了许多流行的机器学习算法的内置实现。
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2023年 4月 4日

使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 进行主题建模和图像分类

这个Dataiku platform日常人工智能简化了深度学习。用例影响深远，从图像分类到对象检测和自然语言处理（ NLP ）。
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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，
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2023年 3月 22日

SDK 加速行业 5.0 、数据管道、计算科学等在 GTC 2023 上亮相

在 2023 年的 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 公布了其 NVIDIA AI 软件套件的显著更新，供开发者加速计算。
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2023年 3月 21日

借助 NVIDIA AI Enterprise 3.1 将企业推向人工智能的前沿

生成人工智能标志着人工智能革命历程中的一个重要里程碑。我们正处于一个根本性的转折点，企业不仅要涉足其中，还要深入其中。
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