多年来，GPU加速一直是科学计算和人工智能的核心。gpu为深度神经网络、核或天气模拟等最苛刻的应用提供了所需的计算能力。自2018年年中推出RAPIDS以来，这种巨大的计算资源也可用于数据科学工作负载。RAPIDS工具包现在可以在Databricks统一分析平台上使用，是一种gpu加速的嵌入式工具，可以替代Pandas/Nbob体育亚洲版umPy/Scikibob体育客户端下载tLearn/XGboost等实用程序。
通过使用Dask包装器，该平台允许使用最小的代码更改进行真正的大规模计算。bob体育客户端下载本次演讲的目标是讨论RAPIDS，它的功能，架构，以及它与Spark集成的方式，在许多情况下，它提供了几个数量级的加速，而不是仅cpu的对应版本。
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Miguel Martínez是NVIDIA的深度学习解决方案架构师，他专注于RAPIDS。此前，他在Udacity的人工智能纳米学位上指导学生。他拥有丰富的金融服务背景，主要专注于支付和渠道。作为一个不断学习的人，他总是准备好迎接新的挑战。
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Thomas Graves是NVIDIA的分布式系统软件工程师，他专注于加速Spark。他是Apache Spark和Apache Hadoop的提交者和PMC。此前在雅虎大数据平台团队工作，负责Apache Spark、Hadoop、YARN、Stbob体育客户端下载orm和Kafka。