Este tutorial prático demonstra como criar e acelerar fluxos de trabalho de machine learning usando NVIDIA cuML e RAPIDS. Ele cobre a configuração do ambiente de GPU, aceleração scikit-learn de código zero com cuml.accel, desempenho…
O fornecimento de computação, a energia e a capacidade do data center decidem o quão barato a IA pode funcionar. As mudanças na infraestrutura aparecem nos custos de inferência semanas depois.
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