Hướng dẫn thực tế này trình bày cách xây dựng và tăng tốc quy trình công việc học máy bằng cách sử dụng NVIDIA cuML và RAPIDS. Nó bao gồm thiết lập môi trường GPU, tăng tốc tìm hiểu scikit không mã với cuml.accel, hiệu suất…
Tính toán nguồn cung, năng lượng và công suất của trung tâm dữ liệu quyết định AI có thể vận hành với chi phí rẻ như thế nào. Sự thay đổi cơ sở hạ tầng xuất hiện trong chi phí suy luận vài tuần sau đó.
Các công ty và mô hình được đề cập trong câu chuyện này — hãy mở trang của họ và xem giá trực tiếp
Các bản tóm tắt chỉ được tổng hợp để cung cấp thông tin - hãy nhấp vào liên kết nguồn để xem toàn bộ câu chuyện. Các mục demo có tính minh họa.