Akcelerace GPU pro kauzální odvození
S neustálým růstem dat generovaných spotřebitelskými aplikacemi podniky stále více přijímají metody kauzálních inferencí k analýze pozorovaných dat. V posledním desetiletí se dvojité strojové učení objevilo jako technika, která kombinuje modely strojového učení s kauzálními inferenčními problémy.
Zpracování velkých datových sad na CPU však bylo náročné. NVIDIA RAPIDS, open-source GPU akcelerovaná datová věda a knihovna AI, obsahuje cuML, což je knihovna pro strojové učení pro Python a kompatibilní se scikit-learn. Integrací RAPIDS cuML s knihovnou DoubleML mohou datoví vědci dosáhnout rychlejší kauzální inference a efektivně zpracovávat velké datové sady.
Tato technologie může poskytnout až 12x zrychlení ve srovnání s metodami založenými na CPU s minimálními úpravami kódu.
Zdroj
<p>Příspěvek Unleashing GPU Power: Accelerating Causal Inference for Big Data Analytics se poprvé objevil na CoinBuzzFeed.</p>