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。從涵蓋各種主題的數百場會議中，我們精心挑選了您不想錯過的前三場數據科學會議。
演講嘉賓：
Dante Gama Dessavre，NVIDIA 機器學習工程經理：
Nick Becker，NVIDIA 高級技術產品經理
在這次演示中，我們的團隊宣布 RAPID 現在允許?數據科學家可以訪問 GPU 加速，同時仍然可以使用您喜歡的工具進行數據幀、機器學習、圖形分析、矢量數據庫，甚至基于 LLM 的工作流。該團隊還介紹了如何利用加速計算的令人興奮的更新，以及 2024 年的 RAPID 路線圖。
主講人：Ashwin Srinath，NVIDIA 高級軟件工程師
許多框架聲稱可以提高性能，但通常只支持有限范圍的 Pandas 函數，需要大量的代碼修改，并且難以在不需要任何代碼更改的情況下與第三方代碼交互或加速第三方程序。本課程概述了如何使用 RAPIDS cuDF 實現明顯更快的性能（速度快 10-100 倍），同時仍然允許您使用 Pandas 編寫代碼。
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演講嘉賓：Chris Deotte，NVIDIA 高級數據科學家：David Austin，NVIDIA 首席數據科學家：小野寺和樹，NVIDIA 高級深度學習數據科學家：劉繼偉，NVIDIA 高級數據科學家：Laura Leal Taixe，NVIDIA 高級研究經理
演講嘉賓：Chris Deotte，NVIDIA 高級數據科學家；David Austin，NVIDIA 首席數據科學家；小野寺和樹，NVIDIA 高級深度學習數據科學家；劉繼偉，NVIDIA 高級數據科學家；Laura Leal Taixe，NVIDIA 高級研究經理
演講嘉賓：
Chris Deotte，NVIDIA 高級數據科學家：
David Austin，NVIDIA 首席數據科學家：
小野寺和樹，NVIDIA 高級深度學習數據科學家：
劉繼偉，NVIDIA 高級數據科學家：
Laura Leal Taixe，NVIDIA 高級研究經理
一個由 Kaggle 特級大師和計算機視覺、LLM 和數據科學競賽專家組成的杰出小組討論了人工智能的最佳實踐，并深入了解了導致他們在人工智能挑戰中取得最佳成績的策略。
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