算法/數值技術

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。
3 MIN READ
2024年 7月 29日

使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能

生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。
2 MIN READ
2024年 5月 3日

基于 VILA 的 NVIDIA 硬件可視化語言模型

視覺語言模型最近有了顯著的發展。然而，現有技術通常僅支持一個圖像。他們無法在多個圖像之間進行推理、支持上下文學習或理解視頻。此外，
3 MIN READ
2024年 3月 14日

在 LLM 架構中應用多專家模型

多專家模型 (MoE) 大型語言模型 (LLM) 架構最近出現了，無論是在 GPT-4 等專有 LLM 中，還是在開源版本的社區模型中，
3 MIN READ
2024年 3月 8日

cuTENSOR 2.0：用于加速張量計算的全面指南

NVIDIA cuTENSOR 是一個 CUDA 數學庫，提供經過優化的張量運算。張量是一種密集的多維數組或數組片段。cuTENSOR 2.
5 MIN READ
2024年 3月 8日

cuTENSOR 2.0：應用程序和性能

雖然 第 1 部分 專注于使用全新的 NVIDIA cuTENSOR 2.0 CUDA 數學庫，但本文將介紹其他使用模式，
4 MIN READ
2023年 10月 2日

加速向量搜索：RAPIDS RAFT IVF-Flat 近似算法

執行詳盡的精確 k 最近鄰 (kNN) 搜索，也稱為暴力搜索，成本高昂，并且它不能很好地擴展到更大的數據集。在向量搜索期間，
3 MIN READ
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
2023年 7月 20日

時間序列預測中交互項的綜合指南

由于時間序列數據固有的復雜性和不可預測性，對其建模可能具有挑戰性（也很有吸引力）。例如，時間序列中的長期趨勢可能會因某些事件而發生劇烈變化。
2 MIN READ
2023年 7月 19日

量子經典超級計算機的編程

異構計算架構——那些結合了各種協同工作的處理器類型的架構——在人工智能、機器學習（ ML ）、
3 MIN READ
2023年 7月 11日

加速數據分析：使用 GPU 的機器學習 - 加速 pandas 和 Scikit 學習

本文是加速數據分析系列文章的一部分。 如果您想將您的機器學習（ ML ）項目的速度和可擴展性提升到新的水平，
4 MIN READ
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
2023年 6月 9日

通過神經核表面重建高保真數字孿生

從點云重建平滑曲面是創建真實世界對象和場景的數字孿生的基本步驟。表面重建算法出現在各種應用中，如工業模擬、視頻游戲開發、建筑設計、
2 MIN READ
2023年 5月 19日

用 RAPIDS 生成用于加速短期價格預測的限價訂單簿數據集

在高頻交易的世界里，成千上萬的市場參與者每天都在互動。據該報報道，事實上，高頻交易占美國股票交易量的一半以上高頻交易同步金融市場價格。
3 MIN READ
2023年 4月 26日

線性回歸中相互作用項的綜合指南

線性回歸是一種強大的統計工具，用于對因變量和一個或多個自變量（特征）之間的關系進行建模。回歸分析中一個重要且經常被遺忘的概念是交互作用項。
5 MIN READ
2023年 4月 20日

回歸評價指標綜述

作為一名數據科學家，評估機器學習模型性能是您工作的一個關鍵方面。為了有效地做到這一點，您可以使用各種統計指標，
4 MIN READ