RAPIDS加速机器学习
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
CUDF是一个 GPU版本的 PANDAS(最常用的数据处理 Python库)。CUML是 RAPIDS中用于加速机器学习算法的库，其中包含了异常火爆的 XGBOOST算法。CUGRAPH提供了 3个库用于统一的图分析的 GPU加速。XGBOOST简介 XGBOOST用于加速机器学习，在很多场景中，都取得了不错的效果。在集成学习 中，通过将多个弱学习器进行结合，从而获得...
RAPIDS加速图像搜索
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速平台 +GPU云服务器来对图像搜索任务进行加 速的场景。相比CPU，利用GPU+ RAPIDS在图像搜索场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速图像搜索环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署图 像搜索环境 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
CUDF是一个 GPU版本的 PANDAS(最常用的数据处理 Python库)。CUML是 RAPIDS中用于加速机器学习算法的库，其中包含了异常火爆的 XGBOOST算法。CUGRAPH提供了 3个库用于统一的图分析的 GPU加速。cuML简介 cuML是 RAPIDS项目中实现机器学习算法和数学计算的库。它可以让我们在 GPU 上运行传统的机器学习算法。cuML可以让数据...
E-HPC低成本实现量化策略回测
在量化交易场景下，量化策略的构建流程一般包括：想法、数据获取、建模、回测、结果分析等，在回测过程中往往需要海量的算力，进行大量数据的分析和处理，如何快速、高效和低成本的进行批量任务的调度，并快速获取结果是量化领域遇到的普遍挑战，这也是云计算能够带给客户的巨大优势。
E-HPC低成本实现量化策略回测 最佳实践 业务架构图 场景描述 在量化交易场景下，量化策略的构建流程一般包 括：想法、数据获取、建模、回测、结果分析等，在回测过程中往往需要海量的算力，进行大量数 据的分析和处理，如何快速、高效和低...FROM lionelman45/rhel7 FROM python:3.8.5 RUN pip3 install matplotlib=3.3.2-i ...
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