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
如果参数值过大,在 Data Conversion阶段会报错超 出 GPU内存限制,错误信息会在 NoteBook后台输出。26 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 这里参数我们都采用默认值。启动Dask服务。代码会启动 Dask Scheduler,并根据gpu_count参数启动 worker用于 ETL和模型训练。启动ETL。...