NVIDIA:数据革命下的前沿技术变迁

大数据处理进入 GPU 计算时代

提到 CPU，大家一定不会感到陌生。但当我们来到数据增长如指数爆炸的这个时代，CPU 还能否满足我们的需求？谁将成为高性能计算和大数据处理的新主力？
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基于 GPU 的开源数据科学软件库套装——RAPIDS

大数据时代，面对海量数据的挑战，看数据科学家应当如何利用具备强大算力的 GPU 来轻松实现高效率的数据处理？
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利用 RAPIDS 实现 GPU 加速！——探秘 RAPIDS 的基本特性

数据科学和机器学习已成为计算技术中的重要领域。数据科学家应当如何借助 GPU 及其计算集群进行高性能计算？为何基于 GPU 的数据处理可以实现如此高的性能？
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使用 NVIDIA GPU 来加速
Apache Spark 3.X

Apache Spark™ 作为专业的数据处理和分析工具，在众多应用框架中具有最高的企业应用普及率。当 NVIDIA GPU 为 Spark 进行数据加速，Apache Spark™ 大数据处理效率将产生怎样的质变？
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借助 AI 和数据科学推动变革

加速 APACHE SPARK 3.X
利用 NVIDIA GPU 助力分析和 AI 新时代

阅读本书您将了解到：

学习 SPARK 3 的创新如何使使用 GPU 的大规模并行架构进一步加速 SPARK 数据处理成为可能。

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硬件 >软件 >流程：
后摩尔定律时代中的数据科学

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了解为何在进行硬件创新时需要重新思考数据团队如何构建分析和机器学习 (ML) 应用程序。
探索赋能不可或缺的分析和机器学习应用程序的硬件创新。了解为何应抓住时机，重新思考我们如何构建数据科学工作流程及遵循的流程。

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推荐系统：
构建、部署和优化的最佳实践

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通过提供该领域专家的实用见解以及阐明构建、部署和优化推荐系统的最佳实践，为开展更广泛的行业对话做出贡献。

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GPU加速计算创造智能交易的时代

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借助 NVIDIA 自己的软件工具，机构投资者能够更好地利用 AI 以及高性能计算能力，从快速增长的数据规模中筛选出更强的交易信号，优化投资组合，实现交易自动化，改善风险管理，更准确地对衍生品进行定价，并对市场波动做出快速响应。

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加速端到端的数据科学工作流

NVIDIA DLI 实战培训，运用完全配置的 GPU 实验环境，并可获取 NVIDIA 全球开发者培训

无论是一家需要提高客户保留率的软件公司、一家需要降低风险的金融服务公司，或是一家对预测客户购买行为感兴趣的零售公司工作，都需要对大量的数据进行准备、管理和获取洞察。传统的 CPU 驱动的数据科学工作流程可能会很繁琐，但借助 GPU 的强大功能，您的企业将可以快速理解数据以推动业务决策。在本课程中，您将学习如何构建和执行端到端的 GPU 加速数据科学工作流，从而能够快速探索、迭代并将工作成果投入生产。使用 NVIDIA RAPIDS 加速数据科学库，您将采用多种 GPU 加速机器学习算法，包括 XGBoost、cuGRAPH 的单源最短路径以及 cuML 的 KNN、DBSCAN 和逻辑回归，以进行大规模的数据分析。

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大数据处理进入 GPU 计算时代

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利用 RAPIDS 实现 GPU 加速！——探秘 RAPIDS 的基本特性

使用 NVIDIA GPU 来加速 Apache Spark 3.X

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Apache Spark 3.X