Corey Nolet

Corey Nolet 是 NVIDIA 的 RAPIDS ML 團隊的數據科學家兼高級工程師，他專注于構建和擴展機器學習算法，以支持光速下的極端數據負載。在 NVIDIA 工作之前， Corey 花了十多年時間為國防工業的 HPC 環境構建大規模探索性數據科學和實時分析平臺。科里持有英國理工學士學位計算機科學碩士學位。他還在攻讀博士學位。在同一學科中，主要研究圖形和機器學習交叉點的算法加速。科里熱衷于利用數據更好地了解世界。

Posts by Corey Nolet

數據科學 2024年 10月 31日

RAPIDS cuML 助力 GPU 實現 UMAP 的高速擴展

UMAP 是一種常用的降維算法，用于生物信息學、NLP 主題建模和 ML 預處理等領域。它的工作原理是創建 k 近鄰（k… 3 MIN READ
數據科學 2024年 8月 15日

Cyborg 和 RAPIDS cuVS 實現矢量搜索機密性保護

在生成式 AI 時代，向量數據庫對于高效存儲和查詢高維數據已變得不可或缺。但是，與所有數據庫一樣，向量數據庫容易受到一系列攻擊，包括網絡威脅、 2 MIN READ
計算機視覺/視頻分析 2023年 9月 11日

加速矢量搜索：利用 GPU 索引的 RAPIDS RAFT

在 2023 年的人工智能領域，矢量搜索成為最熱門的話題之一，因為它在大語言模型（LLM）和生成式人工智能中發揮了重要作用。 2 MIN READ
計算機視覺/視頻分析 2023年 9月 11日

加速矢量搜索：微調 GPU 索引算法

這個 系列的第一篇文章 介紹了矢量搜索索引，解釋了它們在實現廣泛的重要應用中所起的作用，并使用了 RAFT 庫。 在這篇文章中， 2 MIN READ
數據科學 2023年 6月 27日

使用 RAPIDS-singlecell 進行 GPU 加速的單細胞 RNA 分析

單細胞測序已成為生物醫學研究中最突出的技術之一。它在細胞水平上破譯轉錄組和表觀基因組變化的能力使研究人員獲得了有價值的新見解。因此， 5 MIN READ
數據科學 2023年 3月 22日

使用 RAPIDS RAFT 進行機器學習和數據分析的可重用計算模式

在許多數據分析和機器學習算法中，計算瓶頸往往來自控制端到端性能的一小部分步驟。這些步驟的可重用解決方案通常需要低級別的基元， 4 MIN READ