cuDF

2024年 5月 14日
RAPIDS cuDF 在 Google Colab 上瞬間加速 pandas 達 50 倍
在谷歌 I/O’24 上,谷歌人工智能倡導主管 Laurence Moroney 宣布:RAPID cuDF 現已集成到 Google…
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2024年 4月 29日
NVIDIA GTC 2024 的頂級數據科學會議現已按需提供
在 GTC 2024 上, NVIDIA 的專家和我們的合作伙伴分享了有關 GPU 加速工具、優化和數據科學家最佳實踐的見解。
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2024年 3月 18日
RAPIDS cuDF 可將 pandas 加速近 150 倍,且無需更改代碼
在 NVIDIA GTC 2024 上,我們宣布 RAPIDS cuDF 現在可以為 950 萬 Pandas 用戶帶來 GPU 加速,
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2023年 12月 15日
在 RAPIDS libcudf 中使用嵌入式數據類型簡化 ETL 工作流程
嵌入式數據類型是一種表示列式數據中分層關系的便捷方式。它們經常用于 提取、轉換、加載(ETL)在商業智能領域的工作負載、推薦系統、網絡安全、
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2023年 3月 22日
使用 RAPIDS RAFT 進行機器學習和數據分析的可重用計算模式
在許多數據分析和機器學習算法中,計算瓶頸往往來自控制端到端性能的一小部分步驟。這些步驟的可重用解決方案通常需要低級別的基元,
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2023年 3月 14日
加速數據分析:使用 RAPID cuDF 進行更快的時間序列分析
這篇文章是 加速數據分析系列文章的一部分: 由于標準探索性數據分析( EDA )工作流程通常局限于單個核心,
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2023年 3月 14日
加速數據分析:使用 RAPID cuDF 加速數據探索
這篇文章是 加速數據分析 系列文章的一部分: 氣候建模、醫療保健、金融和零售業的數字進步正在產生前所未有的數據量和類型。 IDC 表示,
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2022年 10月 17日
在 RAPIDS libcudf 中掌握字符串轉換
字符串數據的高效處理對于許多數據科學應用至關重要。為了從字符串數據中提取有價值的信息,
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2022年 5月 27日
使用 GPUDirect 存儲和 RAPIDS cuDF 提高數據攝取吞吐量
如果您從事數據分析工作,您就會知道數據攝取通常是數據預處理工作流的瓶頸。由于數據量大且常用格式復雜,
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2022年 5月 27日
使用 NVIDIA cuDF API 中最新的 UDF 增強功能更快地原型制作
在過去的幾個版本中, NVIDIA cuDF 團隊為用戶定義函數( UDF )添加了幾個新特性,這些特性可以簡化開發過程,同時提高總體性能。
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2022年 5月 5日
使用 fsspec 優化對拼花地板數據的訪問
隨著數據集規模的不斷擴大,采用 Amazon S3 和谷歌云存儲( GCS )等云存儲平臺變得越來越流行。
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2021年 12月 8日
具有可解釋性的違約風險的深度學習與機器學習挑戰者模型
數據科學家和機器學習工程師經常面臨“與 深度學習 相比使用 機器學習 分類器解決其業務問題”的困境。根據數據集的性質,
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2021年 9月 30日
加速信用風險管理的可信人工智能
2021 年 4 月 21 日,歐盟委員會向 h ARM 發布了一項法規提案,將 AI 系統的設計和營銷規則稱為人工智能法( AIA )。
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