cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
cuDF(https://github.com/rapidsai/cudf)是一个基于Python的GPU DataFrame库,用于处理数据,包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速,因为GPU比CPU拥有更多的内核。
cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库,它是一个 GPU DataFrame 库,可以进行加载,连接,聚合,过滤等数据操作。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务,但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作(或者如果没有开发下一个AI初创公司),那么仍然有可能会使用和旧的(好吧,也许不是那么古老)机器学习来执行日常任务。
当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法,请点击查看:
cuDF替换pandas,是一个 Python GPU DataFrame 库(基于 Apache Arrow 列式内存格式构建),用于使用 DataFrame 样式 API 加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作表格数据。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
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实现获得数倍的性能提升。
在本系列的上一篇博客文章中,我们介绍了在Cloudera Machine Learning(CML)项目中利用深度学习的步骤。今年,我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系,使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。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。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析,用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API,这对数据科学家来说很熟悉,因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库,在加速技巧之上,再次打开速度瓶颈,大大提升数据处理的效率。
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集,还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算,您都需要一台强大的机器,以便在合理的时间内完成这项工作。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。
“异构计算”(Heterogeneous computing),是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域,常见的处理器包括:CPU(X86,Arm,RISC-V 等),GPU,FPGA 和 ASIC。(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
作为这种转变的示范,越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是:Kaggle,Google Colaboratory,Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)。
Modin是一个Python第三方库,可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似,因其出色的性能,能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。
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。
想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法,那么有没有更快了解算法的方式呢?这是一个老项目,hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。此外,SQL 闯关自学项目也是一个让你能好好掌握 SQL 技术的仓库。说回到面试,这个一周获得近 10k star 的 devops-exercises 定能让你好好刷一场面经。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」,如何根据项目需求挑选趁手的武器,H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
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简单来说,现代推荐系统由训练/推理流水线(pipeline)组成,涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。走遍这些流程之后,推荐系统能够给出高度个性化的推荐结果,从而提升产品的用户体验。
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作,而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
来源:kaggle竞赛宝典 本文约2000字,建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。 [ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现,使得我们的数据处理大大得到了加速,但是并不是每个人都有比较好的gpu,非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包,但有时候真的很无奈,pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。 实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为
虽然目前dask,cudf等包的出现,使得我们的数据处理大大得到了加速,但是并不是每个人都有比较好的gpu,非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包,但有时候真的很无奈,pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
图像分割是图像处理和计算机视觉的热点之一,是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。它基于某些标准将输入图像划分为多个相同的类别,简言之就是「这张图片里有什么,其在图片中的位置是什么?」以便提取人们感兴趣的区域。图像分割是图像分析和图像特征提取及识别的基础。
在金融领域,计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码,从而提高了研究效率。但是,一般的Python代码速度很慢,不适合用于生产环境。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
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我们在这里讨论6个新手容易犯的错误,这些错误与你所使用工具的API或语法无关,而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示,但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
AI芯片巨头英伟达的2018,再糟糕不过,所以2019年GTC大会,也比以往更受关注。
来源:AI公园 深度学习爱好者本文约2500字,建议阅读5分钟作者参加了39个Kaggle比赛,总结了非常多的技巧和经验。 想象一下,如果你能得到所有的tips和tricks,你需要去参加一个Kaggle比赛。我已经超过39个Kaggle比赛,包括: Data Science Bowl 2017 – $1,000,000 Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening – $100,000 2018 Data Science Bowl – $100,000 Air
今年的 GTC 系列大会已是第十届,也是连续第三次进入国内,和每次一样,英伟达首席执行官黄仁勋参加了本次大会,并在首日上午进行了主 Keynote 演讲。
| 导语 腾讯机智团队在今年的GTC大会上做了介绍机智平台的报告,本文总结了GTC的一些主要内容以及笔者和同事的见闻。 概述 GPU Technology Conference:GPU技术大会是并行计算和人工智能公司英伟达在美国加州硅谷中心圣荷西举办的年度技术大会。自2009年开办以来已经举办十届,成为并行计算方面全世界最盛大的技术会议之一。在GTC上进行研究成果的汇报代表了计算加速领域工作的广泛同行认可以及领先水平。 主题演讲 本次GTC十周年的主题演讲包括英伟达GPU在图形学,数据科学和嵌入式领
为了完整了解机器学习技术应用的现状,毕业于斯坦福大学,曾就职于英伟达的工程师 Chip Huyen 决定评测目前市面上所有能找到的 AI / 机器学习工具。
这已是英伟达举办的第十届 GTC,只可惜今天还是没有人们期待已久的「安培」架构 7 纳米制程显卡。
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
因为机器学习研究的放缓,以及大家对产业化的需求。近来大家对MLOps的关注越来越高,特别是其中涉及到的各种各样的工具。
AI 科技评论按,2018 中国计算机大会(CNCC2018)于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办,会议由中国计算机学会(CCF)主办,杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办,浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲,会议包括 15 个特邀报告、3 个大会论坛,60 个技术论坛,20 场特色活动。
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