Az AI korszakában az adataink feldolgozása soha nem látott mértékben vált fontossá, de gyakran ütközünk szűk keresztmetszetekbe, amelyek elsősorban a lassú, CPU-alapú előfeldolgozásból fakadnak. Felmerül a kérdés: léteznek-e hatékonyabb megoldások ezek felszámolására?
A bemutatott eszköz, az Nvidia Rapids, lehetőséget nyújt arra, hogy a hagyományos pandas vagy numpy szerű adatkezelést átültessük a GPU-ra, jelentősen növelve a teljesítményt. Érdemes elmélyülni abban, milyen könyvtárak alkotják a Rapids ökoszisztémáját, és miként teszik lehetővé a klasszikus gépi tanulási műveleteket vagy akár az SQL lekérdezéseket GPU-támogatással.
A videó végigvezet egy gyakorlati telepítési folyamaton, majd valós példák révén mutatja be az adatmanipuláció, a nagy volumenű adatfeldolgozás, valamint a csalásdetektáló modellek megvalósításának lépéseit GPU-gyorsítással. Érdekes kérdésként merül fel, mennyire lehet gyorsítani a teljes AI adatfolyamot, és hogyan szüntethetők meg a CPU-hoz kötött szűk keresztmetszetek.
Vajon a GPU-ra helyezett adatfeldolgozás tényleg felhasználói szinten is elérhető? Milyen különféle komponensek és könyvtárak állnak a Rapids mögött, amelyek egyedi igényekhez illeszthetők? Az anyag betekintést nyújt a valós idejű teljesítménymérésbe és a különféle adatfolyam-optimalizálási lehetőségekbe is.
