雷锋网消息，10月23日，NVIDIA在北京召开沟通会，由亚太区解决方案架构主管赵立威详解了RAPIDS开源GPU数据加速平台。 该平台发布于2018年10月10日的GTC Europe大会上，是一款针对数据科学和机器学习的GPU加速平台，为数据科学家提供标准化的流水线式工具，数据处理速度较仅用CPU提升50倍。 沟通会后，雷锋网与NVIDIA中国高级解决方案架构师何萍，以及NVIDIA亚太区解决
图分析Rapids cuGraph 英伟达（Nvidia）建立的新的开源库可能是推进分析和使图形数据库更快的秘密要素。 在Nvidia GPU上进行并行处理。 Nvidia很久以前就不再只是“仅仅”一家硬件公司。由于其硬件是支持AI火爆的大部分计算运行的要素，因此Nvidia承担了为软件铺路的最后一
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2020-12-27 06:32:00
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Spark整体概述1.1整体概念 Apache Spark是一个开源的通用集群计算系统，他提供了High-level编程API，支持Scala，Java和Python三种编程语言。Spark内核使用scala编写，通过基于Scalade 函数式编程特性，在不同的计算层面进行抽象。1.2 RDD抽象 RDD(Resilient Distributer Da
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2023-11-23 12:37:47
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目录RAPIDS 在数据科学流程中的具体作用（分阶段解析）：1. 数据加载与清洗（替代 Pandas/Numpy）2. 特征工程（替代 Scikit-learn 预处理）3. 模型训练（替代传统机器学习库）4. 大规模数据处理（结合 Dask 分布式计算）5. 减少 “数据瓶颈”，提升迭代效率总结： ...
BYD研发中心西安招人。
原创
2022-09-11 00:06:08
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先说学习心得 通过这篇对特征重要性的baseline学习，我学习到了如下三个点： 1.feature_importance 2.一款GPU计算的开源框架rapids 3.回顾了xgb树模型的生成过程 资源搬运如下： https://www.kaggle.com/aerdem4/m5-lofo-imp
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2020-04-29 11:33:00
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2022-10-13 15:15· @结城安穗-YuuKi_AnS 刚刚在社交媒体上，分享了与英特尔下一代 Sapphire Rapids、Granite Rapids 和 Diamond Rapids 系列有关的至强 CPU 新爆料。若传闻靠谱，蓝厂或于 2023 年 Q1 / Q3 季度、陆续推出 4 / 8 路的 Sapphire Rapids 至强 CPU
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2022-12-12 22:40:08
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如何在Python中加速信号处理This post is the eighth installment of the series of articles on the RAPIDS ecosystem. The series explores and discusses various aspects of RAPIDS that allow its users solve ETL (Extra
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2021-04-07 13:03:24
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关于 BlazingSQLBlazingSQL 是一个基于英伟达 RAPIDS 生态系统构建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 包含一组软件库（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用来在 GPU 上执行端到端的数据科学计算和分析管道。RAPIDS 基于 Apache Arrow 列式存储格式，其中 cuDF 是一个 GPU DataFrame 库，用于加载、连接、
原创
2021-03-31 09:51:48
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本文将为您介绍一个革命性的大数据处理工具——RAPIDS Accelerator for Apache Spark。这是一个由 NVIDIA 提供的开源插件，旨在利用 GPU 的强大计算能力加速 Apache Spark 处理任务。项目介绍RAPIDS Accelerator 是专为 Apache Spark 设计的一套插件，它无缝集成到 Spark 生态系统中，以 RAPIDS 库为基础，显著
1. RapidsRapids是英伟达推出的一款GPU加速平台：https://rapids.ai/。RAPIDS开源平台的核心是一套CUDA加速库，用于基于GPU的分析、机器学习和数据可视化。一个最典型的大数据分析流程大致分为数据准备、数据合并和数据降维三个步骤。RAPIDS构建于Apache Arrow、PANDAS和SKLEARN等开源项目上，通过cuDF数据过滤、cuML机器学习以及cuG
两个表rapids> select * from Employee;
+-------+--------+------------+--------+
| empId | name | supervisor | salary |
+-------+--------+------------+--------+
| 1 | John | 3 | 1000
原创
2023-12-01 14:07:00
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文章目录一、前言二、用 RAPIDS 实现 GPU 加速三、RAPIDS 实践 一、前言传统上，数据科学工作流程缓慢且繁琐，通常依靠 CPU 来加载、过滤和操作数据，以及训练和部署模型。凭借 RAPIDS 开源软件库，能够利用 GPU 显著降低基础设施成本，并为端到端数据科学工作流程提供出色性能。GPU 加速的数据科学在笔记本电脑、数据中心、边缘和云端均可使用。数据科学家需要算力。无论您是用 P
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2024-05-11 20:40:58
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BEP 7：CUDA外部内存管理插件（上） 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备。但是，每个库都与其它库区别对待。例如： Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列。 RAPIDS库（cuDF，cuML等）使用Rapids Memor
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2020-12-26 17:04:00
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文章目录为什么GPU适合做ETLRAPIDS(科学计算体系)cuDF技术栈cuDF性能cuIODeskBATCH ETL流式处理弹性处理、科学计算平台、分布式计算三大件STREAMZcuStreamz如何使用RAPIDS总结 为什么GPU适合做ETL 图为ACM特征工程比赛运行耗时比较：使用1块GPU(V100）大约比cpu（至强）提升3倍。4块GPU(V100）+UCX提升25倍。RAPIDS
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2024-05-11 18:40:45
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文/尚旭春 Intel Sapphire Rapids(简称SPR)即第四代至强可扩展处理器，是 Intel 承上启下的一
原创
2023-05-06 13:14:00
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本文以搭建AI大模型旅游助手为例，介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例。使用通义千问-7B（Qwen-7B）大模型。阿里云八代实例（g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i）采用Intel® Xeon® Emerald Rapids或者Intel® Xeon® Sapphire Rapids，该实例支持使用新的AMX
原创
2024-09-12 23:45:12
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英特尔刚刚披露了与 Sapphire Rapids-SP 至强 CPU 有关的第一条确切消息，即该处理器将通过多芯片设计，以结合主核心芯片 + HBM2E 缓存堆栈。 具体说来是，Sapphire Rapids-SP 至强 CPU 将具有 4个 8-Hi HBM2E 堆栈、14条 EMIB 互连、且全 XCC 芯片的尺寸约为 400 m㎡ 。此前，WCCFTech 已经详细介绍过英特尔的 Sapp
背景本项目利用阿里云平台的英特尔G8i以及通义千问-7B大模型，更加高效，更加便捷，拥有更高的效率。通义千问-7B（Qwen-7B）是基于Trabsformer的大语言模型，在其基础上使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。阿里云第八代实例G8i采用Intel® Xeon® Emerald Rapids以及Intel® Xeon® Sapphire Rapids，在In
原创
2024-09-18 17:38:21
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目录介绍使用GPU加速数据科学管道了解Meteonet数据集使用RAPIDS进行机器学习模型训练回归模特训练与表现聚类模型训练与表现部署cuML模型FIL后端为NVIDIA TritonTriton Python后端RAPIDS 基准测试结论介绍 如果您希望将机器学习(ML)项目的速度和可扩展性提升到新的水平，GPU加速的数据分析可以帮助您以突破性的性能快速提供见解。从更快的计算到高效的模型训练，
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2024-10-18 10:13:39
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