Pandas

2025年 2月 6日

適用于數據科學的 GPU 加速入門

在數據科學領域，運營效率是處理日益復雜和大型數據集的關鍵。GPU 加速已成為現代工作流程的關鍵，可顯著提高性能。
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2024年 9月 11日

使用 RAPIDS cuDF pandas 加速器模式處理 10 億行數據

十億行挑戰賽 (One Billion Row Challenge) 是一個有趣的基準測試，旨在展示基本的數據處理操作。
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2024年 8月 21日

使用 Co-Visitation 矩陣和 RAPIDS cuDF 構建高效的推薦系統

推薦系統在跨各種平臺實現個性化用戶體驗方面發揮著至關重要的作用。這些系統旨在根據用戶過去的行為和偏好預測和推薦用戶可能與之交互的商品。
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2024年 8月 9日

RAPIDS cuDF 統一顯存技術使大型數據集上的 pandas 運行速度最高提升 30 倍

NVIDIA 已發布 RAPIDS cuDF 統一顯存和文本數據處理功能，幫助數據科學家在嚴苛的工作負載中處理更大、
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2024年 5月 14日

Databricks 上的 RAPIDS: GPU 加速數據處理指南

在當今數據驅動的環境中，最大限度地提高數據處理和分析的性能和效率至關重要。雖然許多 Databricks 用戶熟悉使用 GPU…
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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 11月 8日

RAPIDS cuDF 可將 pandas 的速度提升近 150 倍，且無需更改代碼

NVIDIA 宣布，RAPIDS cuDF 現在可以為 950 萬 Pandas 用戶帶來 GPU 加速，而無需他們更改代碼。
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2023年 10月 4日

分析機器學習研究代碼的安全性

我們的 NVIDIA AI 紅隊 專注于在數據、科學和 AI 生態系統中擴展安全開發實踐。我們參與 開源安全倡議，發布 工具，
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2023年 7月 17日

新視頻：用 RAPIDS cuDF 和 Plotly Dash 可視化人口普查數據

收集商業見解可能是一件痛苦的事情，尤其是當你要處理無數的數據點時。 眾所周知， GPU 可以為數據科學家節省時間。
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2023年 7月 11日

加速數據分析：數據可視化指南 RAPIDS

本文是加速數據分析系列文章的一部分。 可視化使數據栩栩如生，通過可訪問的視覺效果揭示隱藏的模式和見解，并使您和您的組織能夠感知無形的事物，
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2023年 5月 19日

用 RAPIDS 生成用于加速短期價格預測的限價訂單簿數據集

在高頻交易的世界里，成千上萬的市場參與者每天都在互動。據該報報道，事實上，高頻交易占美國股票交易量的一半以上高頻交易同步金融市場價格。
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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 8月 30日

使用 RAPIDS 加速 KubeFlow 上的 ETL

在 機器學習 和 MLOps world ， GPU 被廣泛用于加速模型訓練和推理，但工作流的其他階段（如 ETL 管道或超參數優化）如何？
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