场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速库+GPU 云服务器来对机器学习任务或者数据科学 任务进行加速的场景。相比CPU,利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速机器学习环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署 RAPIDS环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
ETL阶段会进行到表关联、分组、聚合、切片等操作,数据格式采用 cuDF库的 DataFrame格式(类似 于 pandas的 DataFrame格式)。示例效果如下:•启动Data Conversion 将 DataFrame格式的数据转换为用于 XGBoost训练的 DMatrix格式,每个 worker处理一个 DMatrix对 象。示例效果如下:27 文档版本信息:20191209 RAPIDS加速...