RAPIDS

2024年 12月 20日

NVIDIA 黑客松获奖者分享 RAPIDS 加速机器学习工作流程的策略

今年，大约 220 个团队齐聚开放数据科学大会 (ODSC) 西部，参加 NVIDIA 黑客松竞赛，这是一场 24 小时机器学习 (ML)…
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2024年 12月 20日

利用 RAPIDS 和 Ray 加速 GPU 数据分析

RAPIDS 是一套开源 GPU 加速的数据科学和 AI 库，可通过 Spark 和 Dask 等分布式引擎进行横向扩展。
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2024年 12月 19日

RAPIDS 24.12 推出基于 PyPI 的 cuDF、适用于 Polar 的 CUDA 统一内存和更快的 GNN

RAPIDS 24.12 将 cuDF 包引入 PyPI，加快了 聚合和从 AWS S3 读取文件的速度，
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2024年 12月 19日

使用 NVIDIA NeMo Curator 新分类器模型增强您的训练数据

分类器模型专门用于将数据分类为预定义的组或类，在优化数据处理流程以微调和预训练生成式 AI 模型方面发挥着关键作用。
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2024年 12月 12日

利用 RAPIDS cuML 和 GPU 加速提升多标签分类性能

现代分类工作流程通常需要将单个记录和数据点分类为多个类别，而不仅仅是分配单个标签。 借助 scikit-learn 等开源 Python 库，
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2024年 12月 5日

统一虚拟内存利用 RAPIDS cuDF 为 pandas 提供强力支持

上一篇文章 中介绍的 是一个 GPU 加速库，可加速 pandas 以实现显著的性能提升，速度最高可提升至原来的 50 倍，
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2024年 11月 21日

RAPIDS 与 Dask 结合实现多 GPU 数据分析的高效实践指南

随着我们向更密集的计算基础设施迈进，拥有更多的计算、更多的 GPU、加速网络等，多 GPU 训练和分析变得越来越流行。
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2024年 11月 14日

NVIDIA RAPIDS 加速大型数据集的因果关系推理

随着消费者应用生成的数据比以前更多，企业开始采用观察数据的因果关系推理方法，以帮助阐明应用的各个组件的更改如何影响关键业务指标。
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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…
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2024年 10月 28日

利用图形神经网络加速金融服务业欺诈检测效率

金融服务欺诈是一个巨大的问题。根据 NASDAQ 的数据，在 2023 年，银行在支付、支票和信用卡欺诈方面预计会面临 442 亿美元的损失。
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2024年 10月 22日

NetworkX 使用 NVIDIA cuGraph 实现零代码更改加速

由 NVIDIA cuGraph 加速的 NetworkX 是新发布的与 NetworkX 团队共同开发的后端。
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2024年 10月 8日

NVIDIA CUDA-X 现可加速 Polars 数据处理库

Polar 是发展最快的数据分析工具之一，每月的下载量刚刚突破 900 万次。作为现代 DataFrame 库，
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2024年 9月 17日

由 RAPIDS cuDF 提供支持的 Polars GPU 引擎现已推出公测版

今天，Polars 发布了一款由 RAPIDS cuDF 提供支持的新型 GPU 引擎，可在 NVIDIA GPUs 上将 Polars…
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2024年 9月 11日

使用 RAPIDS cuDF pandas 加速器模式处理 10 亿行数据

十亿行挑战赛 (One Billion Row Challenge) 是一个有趣的基准测试，旨在展示基本的数据处理操作。
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2024年 9月 4日

面向 NetworkX 用户的加速生产就绪型图形分析

NetworkX 是一款热门且易于使用的 Python 图形分析库。然而，其性能和可扩展性可能无法满足中型到大型网络的需求，
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2024年 8月 30日

RAPIDS AI 加速制造业预测性维护效率

根据国际自动化协会（ISA）报告，每年有5%的工厂生产因机时间而受到损失。在另一种情况下，各行各业的制造商在全球范围内放弃了大约647亿美元，
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