cuDF、cuML、RAPIDS：Paul Mahler氏とGPU高速化データサイエンス - TWiML Talk #254

この記事は、NVIDIAのRAPIDSオープンソースプロジェクトについて議論しており、cuDFやcuMLなどのサブプロジェクトに焦点を当てています。GPUを使用して、従来のデータサイエンスワークフローと機械学習タスクを高速化することを目的としています。NVIDIAのシニアデータサイエンティストであるPaul Mahler氏との会話では、RAPIDSエコシステム、下位レベルのライブラリ、Scikit-learnやXGBoostなどの他のオープンソースプロジェクトとの関係について掘り下げています。この記事は、プロジェクトのコンポーネントとそのデータサイエンスへの潜在的な影響について、優れた概要を提供しています。

• •RAPIDSは、GPUを使用してデータサイエンスワークフローを高速化することを目指しています。
• •cuDFとcuMLは、RAPIDSエコシステム内の主要なサブプロジェクトです。
• •このプロジェクトは、Scikit-learnやXGBoostなどの他のオープンソースライブラリと統合されています。