如何在GPU上加速数据科学
发布时间：2019-08-08 07:35:19 所属栏目：教程 来源：skura
导读：副标题#e# 笔者按，数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。 在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能
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检查下面的 Matplotlib 结果图：
当使用 GPU 而不是 CPU 时，数量会急剧增加。即使在 10000 点(最左边)，我们的速度仍然是 4.54x。在更高的一端，1 千万点，我们切换到 GPU 时的速度是 88.04x! 本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。
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