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课程大纲
介绍
- RAPIDS 功能和组件概述
- GPU 计算概念
开始
- 安装 RAPIDS
- cuDF、cUML 和 Dask
- 基元、算法和 API
管理和训练数据
- 数据准备和 ETL
- 使用 XGBoost 创建训练集
- 测试训练模型
- 使用 CuPy 数组
- 使用 Apache Arrow 数据框
可视化和部署模型
- 使用 cuGraph 进行图形分析
- 使用 Dask 实现 Multi-GPU
- 使用 cuXfilter 创建交互式仪表板
- 推理和预测示例
故障 排除
摘要和后续步骤
要求
- 熟悉 CUDA
- Python 编程经验
观众
- 数据科学家
- 开发 人员
14 小时