介绍 随着人工智能（AI）的不断发展，对更快、更高效的计算能力的需求也在增加。机器学习（ML）模型可能需要很大的计算量，并且训练模型可能需要更长的时间。然而，通过使用GPU并行处理能力，可以显著加快训练过程。数据科学家可以更快地迭代，尝试更多的模型，并在更短的时间内构建性能更好的模型。 有几个可供使用的库。今天我们将学习RAPIDS，这是一个简单的解决方案，可以在不需要任何GPU编程知识的情况下使用GPU加速机器学习模型。 学习目标 在本文中，我们将学习： RAPIDS.ai的高级概述 RAPIDS.ai中的库 使用这些库 安装和系统要求 本文是Data Science Blogathon的一部分。 RAPIDS.AI RAPIDS是一套开源软件库和API，用于完全在GPU上执行数据科学流程。RAPIDS提供了出色的性能和速度，使用了与最流行的PyData库相匹配的熟悉的API。它是基于NVIDIA CUDA和Apache Arrow开发的，这是其卓越性能的原因。 RAPIDS.AI如何工作？ RAPIDS使用GPU加速机器学习来加快数据科学和分析工作流程。它具有经过优化的GPU核心数据框架，有助于构建数据库和机器学习应用程序，并且设计与Python类似。RAPIDS提供了一套完全在GPU上运行数据科学流程的库。它于2017年由GPU Open Analytics Initiative（GoAI）和机器学习社区的合作伙伴创建，旨在使用基于Apache Arrow的GPU Dataframe加速端到端数据科学和分析流程。RAPIDS还包括与机器学习算法集成的Dataframe API。 更快的数据访问，更少的数据移动…
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