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。从涵盖各种主题的数百场会议中，我们精心挑选了您不想错过的前三场数据科学会议。
演讲嘉宾：
Dante Gama Dessavre，NVIDIA 机器学习工程经理：
Nick Becker，NVIDIA 高级技术产品经理
在这次演示中，我们的团队宣布 RAPID 现在允许数据科学家可以访问 GPU 加速，同时仍然可以使用您喜欢的工具进行数据帧、机器学习、图形分析、矢量数据库，甚至基于 LLM 的工作流。该团队还介绍了如何利用加速计算的令人兴奋的更新，以及 2024 年的 RAPID 路线图。
主讲人：Ashwin Srinath，NVIDIA 高级软件工程师
许多框架声称可以提高性能，但通常只支持有限范围的 Pandas 函数，需要大量的代码修改，并且难以在不需要任何代码更改的情况下与第三方代码交互或加速第三方程序。本课程概述了如何使用 RAPIDS cuDF 实现明显更快的性能（速度快 10-100 倍），同时仍然允许您使用 Pandas 编写代码。
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演讲嘉宾：Chris Deotte，NVIDIA 高级数据科学家：David Austin，NVIDIA 首席数据科学家：小野寺和树，NVIDIA 高级深度学习数据科学家：刘继伟，NVIDIA 高级数据科学家：Laura Leal Taixe，NVIDIA 高级研究经理
演讲嘉宾：Chris Deotte，NVIDIA 高级数据科学家；David Austin，NVIDIA 首席数据科学家；小野寺和树，NVIDIA 高级深度学习数据科学家；刘继伟，NVIDIA 高级数据科学家；Laura Leal Taixe，NVIDIA 高级研究经理
演讲嘉宾：
Chris Deotte，NVIDIA 高级数据科学家：
David Austin，NVIDIA 首席数据科学家：
小野寺和树，NVIDIA 高级深度学习数据科学家：
刘继伟，NVIDIA 高级数据科学家：
Laura Leal Taixe，NVIDIA 高级研究经理
一个由 Kaggle 特级大师和计算机视觉、LLM 和数据科学竞赛专家组成的杰出小组讨论了人工智能的最佳实践，并深入了解了导致他们在人工智能挑战中取得最佳成绩的策略。
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