課程簡介

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

最低要求

  • 熟悉 CUDA
  • Python 程式設計經驗

觀眾

  • 數據科學家
  • 開發人員
 14 時間:

人數



每位參與者的報價

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