GPU Data Science med NVIDIA RAPIDS Treningskurs

RAPIDS er et sett med åpne kildekodeprogrambiblioteker bygget for å akselerere GPU-drevne datavitenskap og analytiske pipeline. Det er basert på Python og inkluderer en DataFrame-API som integreres med en rekke maskinlæringsalgoritmer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitenskapsmenn og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS til å bygge GPU-akselererte datapipeliner, arbeidsflyter og visualiseringer, hvor man bruker maskinlæringsalgoritmer som XGBoost, cuML, osv.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette nødvendig utviklingsmiljø for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå egenskapene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytte GPU for å akselerere end-to-end data og analytiske pipeliner.
• Implementere GPU-akselerert dataforberedelse og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lære hvordan man utfører maskinlæringsoppgaver med XGBoost og cuML-algoritmer.
• Bygge data visualiseringer og utføre grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.

Kursform

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.