Jenn Yonemitsu – NVIDIA 技術博客
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Thu, 02 Jan 2025 08:53:58 +0000
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NVIDIA 黑客松獲獎者分享 RAPIDS 加速機器學習工作流程的策略
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-hackathon-winners-share-strategies-for-rapids-accelerated-ml-workflows/
Fri, 20 Dec 2024 08:49:04 +0000
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今年，大約 220 個團隊齊聚開放數據科學大會 (ODSC) 西部，參加 NVIDIA 黑客松競賽，這是一場 24 小時機器學習 (ML) 競賽。數據科學家和工程師設計了基于準確性和處理速度進行評估的模型。排名前三名的團隊帶著獎品禮包離去，其中包括 NVIDIA RTX Ada Generation GPUs 、Google Colab 積分等。為了贏得這些榜單，獲勝團隊利用 RAPIDS Python APIs 提供了更準確、更高性能的解決方案。 在 ODSC 的演講中，NVIDIA RAPIDS AI 產品負責人 Nick Becker 強調，AI 的計算需求，加上生成的數據量不斷增加，正在推動數據處理成為加速計算的下一階段。如今，我們每天會生成約 403 million terabytes 的數據，這給數據中心帶來了巨大壓力，他們必須高效處理更多數據，以實現更高的準確性、
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NetworkX 使用 NVIDIA cuGraph 實現零代碼更改加速
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/networkx-introduces-zero-code-change-acceleration-using-nvidia-cugraph/
Tue, 22 Oct 2024 03:08:59 +0000
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由 NVIDIA cuGraph 加速的 NetworkX 是新發布的與 NetworkX 團隊共同開發的后端。NVIDIA cuGraph 為 PageRank、Louvain 和 betweenness centrality 等熱門圖形算法提供 GPU 加速。根據算法和圖形大小，它可以顯著加速 NetworkX 工作流程，最高可達 CPU 上的 NetworkX 的 50 倍，甚至 500 倍。 在本文中，我們將詳細介紹 NetworkX 及其由 cuGraph 提供支持的新型后端加速器。我們還將討論如何將 cuGraph 后端用于 NetworkX，加速圖形分析工作流程，以及克服 NetworkX 在處理大規模圖形時帶來的限制。 如果您對圖形數據科學領域非常熟悉，那么您可能已經使用了 NetworkX。NetworkX 是當今非常知名的開源圖形分析庫之一，
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