線性代數 – NVIDIA 技術博客
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Fri, 28 Feb 2025 08:54:35 +0000
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NVIDIA cuDSS 提高工程和科學計算中的求解器技術
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cudss-advances-solver-technologies-for-engineering-and-scientific-computing/
Tue, 25 Feb 2025 08:54:08 +0000
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NVIDIA cuDSS 是第一代稀疏直接求解器庫,旨在加速工程和科學計算。cuDSS 正越來越多地應用于數據中心和其他環境,并支持單 GPU、多 GPU 和多節點(MGMN)配置。 cuDSS 已成為加速多個領域 (例如結構工程、流體動力學、電磁學、電路模擬、優化和 AI 輔助工程問題) 的計算機輔助工程 (CAE) 工作流程和科學計算的關鍵工具。 本文重點介紹了 cuDSS v0.4.0 和 cuDSS v0.5.0 中提供的一些關鍵性能和可用性功能 (如表 1 中總結的內容),cuDSS v0.4.0 可顯著提升分解和求解步驟的性能,同時還引入了一些新功能,包括內存預測 API、自動混合內存選擇和可變批量支持。cuDSS v0.5.0 增加了主機執行模式,這對較小的矩陣特別有利,并且在分析階段使用混合內存模式和主機多線程實現了顯著的性能提升,
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13042
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回歸評價指標綜述
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Thu, 20 Apr 2023 06:07:13 +0000
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作為一名數據科學家,評估機器學習模型性能是您工作的一個關鍵方面。為了有效地做到這一點,您可以使用各種統計指標,每種指標都有自己獨特的優勢和劣勢。通過對這些指標的深入理解,您不僅可以更好地選擇最佳指標來優化模型,還可以向業務利益相關者解釋您的選擇及其影響。 在這篇文章中,我重點討論了用于評估回歸問題的指標,這些回歸問題涉及到預測一個數值,無論是房價還是下個月公司銷售額的預測。由于回歸分析可以被認為是數據科學的基礎,因此理解其中的細微差別至關重要 殘差是大多數度量的構建塊。簡單地說,殘差是實際值和預測值之間的差值 圖 1 顯示了目標變量之間的關系 (y) 和一個功能 (x) . 藍點代表觀察結果。紅線是機器學習模型的擬合,在這種情況下線性回歸橙色線表示觀測值與該觀測的預測值之間的差異。正如您所看到的,殘差是為樣本中的每個觀測值計算的,無論是訓練集還是測試集。
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