RAPIDS

2025年 8月 22日

NVIDIA 硬件创新和开源贡献正在塑造 AI

Cosmos、DeepSeek、Gemma、GPT-OSS、Llama、Nemotron、Phi、
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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，
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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、
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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，
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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，
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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) ，
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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。
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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。
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2025年 7月 3日

RAPIDS 新增 GPU Polars 串流、统一 GNN API 和零代码 ML 加速功能

RAPIDS 是一套用于 Python 数据科学的 NVIDIA CUDA-X 库，发布了 25.06 版本，引入了令人兴奋的新功能。
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2025年 6月 27日

如何在 Polars GPU 引擎中处理超过 VRAM 的数据

在量化金融、算法交易和欺诈检测等高风险领域，数据从业者经常需要处理数百 GB 的数据，才能快速做出明智的决策。
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2025年 6月 18日

NVIDIA 在制造和运营领域的 AI 应用：借助 NVIDIA CUDA-X 数据科学加速 ML 模型

从晶圆制造和电路探测到封装芯片测试，NVIDIA 利用数据科学和机器学习来优化芯片制造和运营工作流程。这些阶段会产生 TB 级的数据，
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2025年 6月 12日

借助 RAPIDS 单细胞技术推动十亿细胞分析和生物学突破

细胞生物学和虚拟细胞模型的未来取决于大规模测量和分析数据。在过去 10 年里，单细胞实验一直以惊人的速度增长，从数百个细胞开始，
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2025年 6月 5日

利用 NVIDIA cuML 中的森林推理库加速树模型推理

树集成模型仍然是表格数据的首选，因为它们准确、训练成本相对较低且速度快。但是，如果您需要低于 10 毫秒的延迟或每秒数百万次的预测，
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2025年 5月 29日

RAPIDS 实现零代码更改加速、IO 性能提升和核外 XGBoost 加速

在过去的两个版本中，RAPIDS 为 Python 机器学习引入了零代码更改加速、巨大的 IO 性能提升、大于内存的 XGBoost 训练、
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2025年 5月 22日

特级大师专业提示：使用 cuML 通过堆叠夺得 Kaggle 竞赛冠军

堆叠是一种先进的表格数据建模技术，通过结合多个不同模型的预测来实现高性能。利用 GPU 的计算速度，可以高效地训练大量模型。
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2025年 5月 19日

聚焦：Atgenomix SeqsLab 提升健康组学分析以支持精准医疗

在传统的临床医学实践中，治疗决策通常基于一般准则、以往经验和试错方法。如今，随着电子病历 (EMRs) 和基因组数据的访问，
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