RAPIDS

2025年 5月 19日

聚焦：Atgenomix SeqsLab 提升健康組學分析以支持精準醫療

在傳統的臨床醫學實踐中，治療決策通常基于一般準則、以往經驗和試錯方法。如今，隨著電子病歷 (EMRs) 和基因組數據的訪問，
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2025年 5月 15日

使用 GPU 預測 Apache Spark 的性能

大數據分析領域正在不斷尋找加速處理和降低基礎設施成本的方法。Apache Spark 已成為用于橫向擴展分析的領先平臺，可處理 ETL、
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2025年 5月 15日

使用 NVIDIA CUDA-X 和 Coiled 簡化云端環境設置并加速數據科學運算

想象一下，分析紐約市數百萬次的拼車旅程 — — 跟蹤各自治市的模式、比較服務定價或確定有利可圖的取車地點。
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2025年 5月 8日

云端 Apache Spark 加速深度學習和大語言模型推理

Apache Spark 是用于大數據處理和分析的行業領先平臺。隨著非結構化數據（documents、emails、
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2025年 5月 7日

使用 NVIDIA NeMo Curator 構建 Nemotron-CC：一個高質量萬億令牌數據集，用于大型語言模型預訓練，源自 Common Crawl

對于想要訓練先進的 大語言模型 (LLM) 的企業開發者而言，整理高質量的預訓練數據集至關重要。為了讓開發者能夠構建高度準確的 LLM，
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2025年 5月 1日

借助超參數優化實現堆疊泛化：使用 NVIDIA cuML 在15分鐘內最大化準確性

堆疊泛化是機器學習 (ML) 工程師廣泛使用的技術，通過組合多個模型來提高整體預測性能。另一方面，超參數優化 (HPO)…
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2025年 4月 10日

高效擴展 Polars 的 GPU Parquet 讀取器

在處理大型數據集時，數據處理工具的性能變得至關重要。 Polars 是一個以速度和效率聞名的開源數據操作庫，提供由 cuDF 驅動的 GPU…
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2025年 4月 3日

使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 掃描

隨著各行各業企業的數據規模不斷增長， Apache Parquet 已成為一種重要的數據存儲格式。
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2025年 3月 11日

在 NVIDIA Grace CPU 上使用 Polars 和 Apache Spark 實現高效 ETL

NVIDIA Grace CPU 超級芯片可為數據中心和云端的 CPU 工作負載提供出色的性能和出色的能效。
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2025年 3月 6日

在 NVIDIA GPU 上無需更改代碼即可加速 Apache Spark ML

適用于 Apache Spark 軟件插件的 NVIDIA RAPIDS 加速器 開創了零代碼更改用戶體驗 (UX)，
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2025年 3月 4日

使用 Numba 將 GPU 加速的算法交易模擬提高 100 多倍

量化開發者需要運行回測模擬，以便從損益（P&L）的角度了解金融算法的表現。統計技術對于根據可能的損益路徑可視化算法的可能結果非常重要。
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2025年 2月 27日

借助 NVIDIA KvikIO 實現高性能遠程 IO

處理大量數據的工作負載 (尤其是在云端運行的工作負載) 通常會使用對象存儲服務 (S3、Google Cloud Storage、
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2025年 2月 20日

使用 NVIDIA cuDF，pandas 讀取 JSON 行文件速度提升100倍

JSON 是一種廣泛采用的格式，用于在系統之間 (通常用于 Web 應用和大語言模型 (LLMs)) 以互操作方式運行的基于文本的信息。
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2025年 2月 13日

使用 NetworkX、Jaccard Similarity 和 cuGraph 預測您下一部最喜歡的電影

隨著全球每個人可用的數據量不斷增加，消費者做出明智決策的能力也越來越難。幸運的是，對于推薦系統而言，大型數據集是一個非常有用的組件，
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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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2025年 1月 30日

掌握 cudf.pandas Profiler 實現 GPU 加速

在 Python 數據科學領域，pandas 長期以來一直是直觀數據操作和分析的首選庫。但是，隨著數據量的增長，
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