GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS

• 熟悉 CUDA
• Python 程式設計經驗

觀眾

• 數據科學家
• 開發人員

RAPIDS 是一套開源軟體庫，旨在加速 GPU 驅動的數據科學和分析管道。它基於 Python，並包含一個 DataFrame API，該 API 與各種機器學習演算法集成。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對希望使用RAPIDS構建GPU加速的數據管道，工作流和可視化的數據科學家和開發人員，應用機器學習演算法，如XGBoost，cuML等。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以使用 NVIDIA RAPIDS 構建數據模型。
• 瞭解 RAPIDS 的特性、元件和優勢。
• 利用 GPU 加速端到端數據和分析管道。
• 使用 cuDF 和 Apache Arrow 實現 GPU 加速的數據準備和 ETL。
• 瞭解如何使用 XGBoost 和 cuML 演算法執行機器學習任務。
• 使用 cuXfilter 和 cuGraph 構建數據可視化並執行圖形分析。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

• RAPIDS 功能和元件概述
• GPU 計算概念

開始

• 安裝 RAPIDS
• cuDF、cUML 和 Dask
• 基元、演算法和 API

管理和訓練數據

• 數據準備和 ETL
• 使用 XGBoost 建立訓練集
• 測試訓練模型
• 使用 CuPy 陣列
• 使用 Apache Arrow 資料框

可視化和部署模型

• 使用 cuGraph 進行圖形分析
• 使用 Dask 實現 Multi-GPU
• 使用 cuXfilter 創建互動式儀錶板
• 推理和預測示例

故障排除

摘要和後續步驟