Schița de curs

Introducere

  • Prezentare generală a caracteristicilor și componentelor RAPIDS
  • Concepte de calcul pe GPU

Noțiuni introductive

  • Instalarea RAPIDS
  • cuDF, cUML și Dask
  • Primitive, algoritmi și API-uri

Gestionarea și formarea datelor

  • Pregătirea datelor și ETL
  • Crearea unui set de instruire utilizând XGBoost
  • Testarea modelului de instruire
  • Lucrul cu matricea CuPy
  • Utilizarea cadrelor de date Apache Arrow

Vizualizarea și implementarea modelelor

  • Analiza grafică cu cuGraph
  • Implementarea Multi-GPU cu Dask
  • Crearea unui tablou de bord interactiv cu cuXfilter
  • Exemple de inferență și predicție

Depanare

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Familiaritate cu CUDA
  • Python experiență în programare

Audiență

  • Științifici de date
  • Dezvoltatorii
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (5)

Categorii înrudite