NVIDIA представила cuML как фреймворк для ускорения задач машинного обучения на GPU. Кл...
NVIDIA представила cuML как фреймворк для ускорения задач машинного обучения на GPU. Ключевая особенность — cuml.accel, позволяющий запускать существующие нагрузки scikit-learn на графических процессорах с минимальными изменениями в коде. В рамках демонстрации сравниваются CPU и GPU реализации PCA, K-Means, поиска ближайших соседей, логистической регрессии, случайных лесов и DBSCAN. Тестирование проводилось с синхронизированным таймингом для получения точных метрик производительности. Также рассмотрены конвейеры обучения на многообразиях и кластеризации с использованием UMAP, t-SNE и HDBSCAN. Особое внимание уделено высокопроизводительному выводу лесов (FIL), валидации объяснений SHAP, оптимизации гиперпараметров и сериализации моделей с проверкой переносимости между GPU и CPU средами. 🔹 Первый Нейронный