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
quarter_gpu(year=2000,quarter=1,perf_file=""):28 文档版本信息:20191209 RAPIDS加速机器学习 使 用容器服 务 A CK部署 RAPIDS环境 def run_gpu_workflow(quarter=1,year=2000,perf_file="",*kwargs):使用 cuDF从 CSV def gpu_load_performance_csv(performance_path,*kwargs):中加载数据 def gpu_load_acquisition_csv...