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NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

使用RAPIDS加速库可以实现从数据准备、模型训练到预测整个端到端流程得到GPU的加速支持，大大提升任务的执行效率，在模型精度方面实现突破的同时降低基础架构TCO。...我们随机森林模型的每个版本都在不断改进，并且现在包含了一个分层算法，其速度比scikit-learn的随机森林训练快30倍。...从cuML 训练到推理 不仅是训练，要想真正在GPU上扩展数据科学，也需要加速端到端的应用程序。cuML 0.9 为我们带来了基于GPU的树模型支持的下一个发展，包括新的森林推理库（FIL）。...FIL是一个轻量级的GPU加速引擎，它对基于树形模型进行推理，包括梯度增强决策树和随机森林。...在开源Treelite软件包的基础上，下一个版本的FIL还将添加对scikit-learn和cuML随机森林模型的支持。 ?

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    【玩转GPU】基于GPU云服务器实现MySQL数据库加速

    摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU...安装RAPIDS:#安装RAPIDS依赖yum install -y python3 gcc-c++#安装RAPIDS库conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba..., cuml用于GPU加速import cudf, cuml读取数据到GPU内存df = cudf.read_csv('data.csv') 在GPU上做聚合、排序、分组操作df_grouped = df.groupby...和cuml组件,可以将数据库中数据加载到GPU内存,并使用GPU来进行聚合、排序、机器学习等复杂运算,可实现数十倍的加速效果。...九、总结本文详细演示了如何在GPU云服务器上部署MySQL数据库,并使用RAPIDS等库实现GPU加速。GPU通过强大的并行计算能力,可以极大优化数据库查询、运算和分析性能。

    3.7K12

    如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

    https://developer.nvidia.com/rapids 在本文中，将讨论其中的一些RAPIDS库，并进一步了解Maingear的新型Data Science PC。...cuML，机器学习库的集合，将提供sciKit-learn中可用的GPU版本的算法；cuGraph，类似于NetworkX的加速图分析库[4]。...该项目仍然有一些局限性（例如，目前无法腌制cuML RandomForestClassifier实例），但是它们的发布周期很短，为期6周，因此它们总是会添加新功能。...好吧，首先，需要获得与RAPIDS兼容的NVIDIA GPU卡。如果不想花时间找出硬件规格的最佳选择，那么NVIDIA将发布Data Science PC。...RAPIDS工具为机器学习工程师带来了深度学习工程师已经熟悉的GPU处理速度的提高。为了生产使用机器学习的产品，需要进行迭代并确保拥有可靠的端到端流水线，并且使用GPU执行它们将有望改善项目输出。

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    在gpu上运行Pandas和sklearn

    在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。 我们将在 Google Colab 中对其进行测试。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...基于gpu的处理快的多的多。 从" Int "到" String "的数据类型转换 通过将的“col_1”(包含从0到10M的整数值)转换为字符串值(对象)来进一步测试。...训练一个基于skearn的模型： 训练一个基于gpu的模型和训练一个基于cpu的模型没有太大的区别。 这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!...总结 Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧

    2.5K20

    nvidia-rapids︱cuML机器学习加速库

    cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。...关联文章： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML...机器学习加速库 nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型 ---- 文章目录 1 安装与背景 1.1 安装 1.2 背景 2 DBSCAN 3 TSNE算法在...cuML 0.9 为我们带来了基于GPU的树模型支持的下一个发展，包括新的森林推理库（FIL）。FIL是一个轻量级的GPU加速引擎，它对基于树形模型进行推理，包括梯度增强决策树和随机森林。...在开源Treelite软件包的基础上，下一个版本的FIL还将添加对scikit-learn和cuML随机森林模型的支持。 ?

    4.1K21

    用 GPU 加速 TSNE：从几小时到几秒

    TSNE（T分布随机领域嵌入）是一种流行的无监督降维算法，其用途广泛，包括神经病学，图像相似性和可视化神经网络。 但它的最大缺点是在大多数可用的实现中处理时间很长。...图5.乳腺癌小型数据上的cuML TSNE（1秒） 使用上述PCA技巧确实使scikit-learn的TSNE的端到端性能稍有提高，但是，RAPIDS cuML TSNE仍在204,800个样本和50列的高数据集上展示了超过...这样可以将乘法和地址的数量，从原来的9个减少到大约4个，并使此计算速度提高50％。 优化4-逐行广播 ? 图9.计算公共值并将其分布在每一行！...在cuML中指定了MAX_BOUND，它将小心地将异常值推回并重置所有动量变量。这也有助于提高TSNE的准确性和可信度。 我们如何在RAPIDS中运行TSNE？...借助新的RAPIDS TSNE实现可以将速度提高2,000倍，同时使用的GPU内存也会减少30％。提出您的想法并提供反馈。在此处的Google Colab实例上免费试用cuML TSNE。

    7.3K30

    Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

    Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。...什么是RAPIDS RAPIDS将GPU计算的功能带到标准的数据科学操作中，无论是探索性数据分析、特征工程还是模型构建。...作为机器学习问题，这是具有表格式数据的分类任务，非常适合RAPIDS。 本教程的重点是利用RAPIDS库的机制，而不是为排行榜构建性能最佳的模型。...：https : //github.com/Data-drone/cml_rapids.git到一个新的CML项目中 在此示例中，我们将使用Jupyter Notebook会话来运行我们的代码。...在此阶段值得注意的是，RAPIDS cuDF只能利用一个GPU。如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。

    1.3K20

    从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

    领先于最流行的深度学习方法的是 (1) 83.7% 的线性或逻辑回归，(2) 78.1% 的决策树或随机森林，以及 (3) 61.4% 的梯度提升机。...NVIDIA RAPIDS 是一套软件库，可让您完全在 GPU 上运行端到端数据科学工作流。...RAPIDS库，例如cuDF为dataframes和cuML机器学习基本上是他们的CPU同行panda和GPU版本scikit学习。这就像搬到一所新学校并发现你最好朋友的双胞胎在你家的房间里。...我将通过一系列图表展示从 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。...总之，cuDF 和 cuML 代码将运行时间减少了 98% ！最重要的是，只需切换到 RAPIDS 库并更改几行代码即可。

    2.7K20

    异构计算系列（二）：机器学习领域涌现的异构加速技术

    由于应用场景的多样性，通用的设计通常无法满足各种场景下对机器学习系统的特定需求。数据科学家需要结合实际问题，通过大量的观察分析以及多次的尝试和调优之后才能获得真正合适的设计。...而在模型训练和验证环节会涉及到机器学习模型的训练和推理计算，包含了大量的数值计算、矩阵运算和浮点运算操作。...数据的飞速增长使得机器学习应用对计算机系统数据处理的性能要求日益严苛，上述环节的计算效率将直接影响到人工参与效率以及机器学习系统的整体迭代效率。...因此，异构加速技术成为解决上述挑战的重要途径，更高的模型训练速度也将直接提高模型迭代中人工环节的参与效率。...在早期版本中，受制于显存容量，cuML 对于大模型或大训练集的支持不尽人意。

    1.3K30

    利用GPU加速树模型训练的实践指南

    虽然这些模型的原生库提供了越来越快的GPU加速训练，但cuML中的森林推理库可以显著加速任何可转换为Treelite的基于树模型的推理速度，例如XGBoost、scikit-learn和cuML的RandomForest...要尝试FIL功能，请下载cuML（RAPIDS的一部分）。更多特征总是意味着更好的模型吗？一个常见的误区是认为更多特征总能带来更好的模型。实际上，随着特征数量增加，验证损失最终会趋于平稳。...为了更进一步，你可以运行“随机特征”实验来建立重要性的基线。其思想是在训练前将随机噪声特征注入数据集。...通过仔细选择正确的模型并利用最新的推理优化，工程团队可以在工厂车间快速迭代和部署高性能解决方案。了解更多关于cuML和扩展XGBoost的信息。...如果你是加速数据科学的新手，请查看实践研讨会《零代码更改加速数据科学工作流》和《加速端到端数据科学工作流》。

    15210

    CUDA Python的「黄金三角」：PyTorch+RAPIDS+CuPy如何重构科学计算

    只有当性能需求无法通过高层API满足时，再逐步向下探索更底层的接口。...PyTorch是一个高度抽象的开源机器学习框架，它整合了从模型定义到训练部署的全套工具链。开发者完全可以在纯Python环境中，通过PyTorch框架完成整个AI工作流。...这正是PyTorch等框架的价值所在——它们像桥梁一样，将高层Python代码与底层GPU计算连接起来。 接下来我要提到的第二个核心入口点，相信很多人已经有所耳闻——RAPIDS。...从技术架构上看，CUDA数组接口（基于NumPy数组接口规范）被广泛支持： 跨框架兼容：Numba、PyTorch、PyArrow、JAX以及RAPIDS套件（cuDF、cuML等）均遵循此接口 统一内存模型...但与此同时，某些场景下这种抽象会带来性能损耗：由于框架自身开销，我们可能无法完全释放GPU的原始算力。

    51110

    英伟达史上最便宜AI硬件发布：可运行所有AI模型，算力472 GFLOPS，功耗5瓦

    英伟达表示，CUDA-X解锁了Tensor Core GPU的灵活性，能够将机器学习和数据科学工作负载加速多达50倍。...微软的Azure Machine Learning（AML）是第一个集成RAPIDS的云服务，RAPIDS是CUDA-X的关键组件。...英伟达官方披露的数据称，在AML上使用RAPIDS，可以帮助企业把训练AI模型所需的时间，减少多达20倍，训练时间可以从数天减少到数小时，或者从数小时减少到几分钟。...一是99美元（约合人民币666元）的开发者套件，面向个人用户，比如创客、学生、技术爱好者；另一个版本129美元，可以部署到生产环境，面向的是想要构建边缘系统的企业。 ?...其次，该平台完全开放，提供编程接口，允许DRIVE Sim生态系统合作伙伴集成他们的环境模型、车辆模型、传感器模型和交通场景。

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