✔️ СuML от NVIDIA: Scikit-learn на скорости GPU – без единой строчки нового кода!

Все мы любим scikit-learn за его простоту и мощь. Но что если ваши модели обучаются слишком долго на больших данных? 🤔 NVIDIA предлагает решение!

Вы берете свой обычный скрипт cо scikit-learn, добавляете всего две строки в начало, и он начинает работать в 10, 50, а то и 100+ раз быстрее на NVIDIA GPU! 🔥

✨ Как это работает?

Библиотека cuml от NVIDIA содержит супероптимизированные для GPU версии многих алгоритмов машинного обучения. С помощью простого вызова cuml.patch.apply() вы "патчите" установленный у вас scikit-learn прямо в памяти.

Теперь, когда вы вызываете, например, KNeighborsClassifier или PCA из sklearn:

▶️Патч проверяет, есть ли у вас GPU NVIDIA.
▶️Проверяет, есть ли в cuml быстрая GPU-версия этого алгоритма.
▶️Если да – запускает ускоренную версию на GPU! 🏎️
▶️Если нет (нет GPU или алгоритм не поддерживается) – спокойно запускает обычную CPU-версию scikit-learn.

Ключевые преимущества:

✔️ Нулевые изменения кода: Ваш scikit-learn код остается прежним. Добавляете только 2 строчки:
import cuml.patch и cuml.patch.apply().
✔️ Колоссальное ускорение: Получите прирост производительности на порядки для поддерживаемых алгоритмов (KNN, PCA, линейные модели, Random Forest (инференс), UMAP, DBSCAN, KMeans и др.) за счет мощи GPU.
✔️Автоматическое переключение между GPU и CPU. Ваш скрипт будет работать в любом случае.

Топ инструмент для всех, кто работает с scikit-learn на задачах, требующих значительных вычислений, и у кого есть GPU от NVIDIA.

👇 Как использовать:

Установите RAPIDS cuml (лучше через conda, см. сайт RAPIDS):

python 
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuml rapids-build-backend

Добавьте в начало скрипта:

import cuml.patch
cuml.patch.apply()

Используйте scikit-learn как обычно!

Попробуйте и почувствуйте разницу! 😉

▪Блог-пост
▪Colab
▪Github
▪Ускоряем Pandas

@ai_machinelearning_big_data


#python #datascience #machinelearning #scikitlearn #rapids #cuml #gpu #nvidia #ускорение #машинноеобучение #анализданных

🖥 Nvidia почти достигла рыночной капитализации в 4 триллиона долларов.

Во времена золотой лихорадки богатели продавцы лопат, а не старатели.
Сегодня тот же принцип работает в ИИ: NVIDIA — продавец лопат XXI века 🛠️

• Золотоискатели-2025 — стартапы и корпорации, обучающие LLM, строящие автономных агентов и генеративные сервисы.
• Лопаты — GPU серии A/H, NVLink, CUDA-стек, DGX-сервера и сетевые ускорители.
• Магазин инструментов — собственные облака NVIDIA и партнёрские дата-центры.

Пока одни ищут «золото» в данных, NVIDIA продаёт каждому из них новые лопаты — и зарабатывает на каждом.

💰 Если бы вы вложили $10,000 в Nvidia в 2010… сейчас у вас было бы $4,400,000.


@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #Nvidia #market

#AI #GPU #NVIDIA #Инфраструктура

🐼 Pandas тормозит на больших данных?

NVIDIA показала, как ускорить его в 40 раз — без переписывания кода.

Команда NVIDIA провела эксперимент с 18 миллионами строк данных с фондовых рынков: они выполнили типичный анализ данных с помощью pandas на CPU, а затем тоже самое — на GPU, используя cudf.pandas.

Для примеры были взяты:
📉 Скользящие средние (50D и 200D)
📅 Недельная статистика закрытия рынков
🧊 В общей сложности ~18M строк

Результат впечатляет : удалось добиться**ускорения обработки данных в 20–40 раз

Код скрипта не менялся вообще — тот же pandas, но на GPU.

Это один из примеров, где ускорение достигается без переписывания логики кода.

🟡 Потестить самому можно в Colab
🟡 Другие примеры с кодом — здесь

@ai_machinelearning_big_data


#datascience #ml #nvidia #gpu #pandas #python

🖥 Nvidia меняет стратегию и уходит от универсальных GPU.

Теперь каждый чип будет заточен под конкретный этап LLM-инференса.

Инференс делится на два шага:
- Prefill - первая стадия. Требует огромной вычислительной мощности, но почти не использует память.
- Decode - вторая стадия. Наоборот, сильно нагружает память, но вычислений нужно меньше.

Раньше, например, R200 объединял в одном GPU и мощные вычислительные блоки, и много памяти. В итоге это было дорого и неэффективно:
- при Prefill простаивает память,
- при Decode — простаивают вычислительные блоки.

🟢Новый подход Nvidia — разные GPU под разные задачи:

- Rubin CPX - оптимизирован для Prefill
• 20 PFLOPS вычислений
• 128 GB GDDR7
• 2 TB/s пропускная способность

- R200 — GPU под Decode
• 288 GB HBM4
• 20.5 TB/s памяти

📆 Планы компании:
- **2024–2025**-— линейка Blackwell (B200, GB300): рост вычислений и памяти.
- 2026–2027 - Rubin разделится:
• VR200 — для Decode (максимум HBM).
• CPX — для Prefill (много вычислений, дешёвая память).
- 2027 — VR300 Ultra: 66.7 PFLOPS и 1024 GB HBM4E.

Nvidia перестраивает линейку так, чтобы каждый GPU работал максимально эффективно именно под свой этап инференса.

#Nvidia #GPU #AI #Blackwell #Rubin #LLM

🖥 Большая сделка $NVDA и $INTC

NVIDIA и Intel объявили о стратегическом партнёрстве сразу на несколько поколений продуктов.

NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel по $23.28 за штуку, а совместные решения будут объединять x86-CPU от Intel и RTX-GPU от NVIDIA через NVLink.

🔹 ПК
- Intel выпустит x86 SoC с интегрированными GPU-чиплетами NVIDIA RTX.
- Это даст более плотную связку CPU+GPU, чем PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) - это высокоскоростная шина, которая используется для соединения различных компонентов компьютера)

🔹 Дата-центры
- Intel создаст кастомные x86-CPU специально для NVIDIA.
- NVIDIA будет предлагать клиентам выбор: ARM или x86 в своих AI-платформах.
- Это усиливает позиции NVIDIA и даёт Intel шанс вернуться в топ.

💰 Финансовая часть
- NVIDIA покупает пакет акций Intel на $5 млрд.
- Сделка - про продуктовую коллаборацию, а не про производство GPU на Intel Foundry.

⚡️ Почему это интересно:
- Windows-ПК могут превратиться в полноценные AI-машины.
- Для дата-центров появится выбор CPU-архитектуры, что расширяет рынок NVIDIA.
- Для Intel — шанс доказать, что её CPU могут конкурировать в ключевых сегментах на рынке.

❓ Что остаётся за непонятным:
- Когда именно выйдут продукты и на каких процессах их будут делать.
- Детали NVLink: пропускная способность, топология памяти (DRAM ↔ HBM).
- Как будет выглядеть софт: CUDA/драйверы на Windows/x86, поддержка Linux.
- Как посчитают выручку: RTX-чиплеты в Intel-SoC и CPU в NVIDIA-платформах.

Это огромный плюс для Intel и стратегическое расширение для NVIDIA.

Если сделка произойдет, рынок ПК и дата-центров ждёт новая волна AI-систем.

А вот $AMD и $ARM теперь будет куда сложнее конкурировать.

После объявления о сделке акции Intel полетели вверх на безумные 30%.

@ai_machinelearning_big_data

#NVIDIA #Intel #NVDA #INTC #AI #GPU

🖥 Глава Nvidia Дженсен Хуанг объяснил, почему инвестировал $2 млрд в компанию Илона Маска xAI - и сделал это с редкой откровенностью:

«Единственное, о чём я жалею, что не дал ему больше денег.
Когда речь идёт о проектах, в которых участвует Илон, ты хочешь быть частью этого. Он дал нам шанс инвестировать в xAI и это инвестиция в действительно великое будущее. Это не просто партнёрское финансирование, это вера в идею».

Крупнейшие компании Amazon, Microsoft и Google - управляют бизнесом на несколько триллионов долларов и тратят около сотни миллиадров на инфраструктуру дата-центров.

Но сейчас происходит тектонический сдвиг:
💡 переход от CPU-систем к генеративным AI-платформам на GPU, и этот переход только начинается.

Nvidia уже продала оборудования на сотни миллиардов долларов для этой новой эры,
но на фоне многотриллионного рынка AI-инфраструктуры и это тольео начало пути.

Мир вступает в долгосрочный цикл экспансии инвестиций в ИИ,

Nvidia - в самом центре этого колоссального рынка. 🚀

@ai_machinelearning_big_data


#Nvidia #xAI #ElonMusk #JensenHuang #AI #инвестиции #технологии #GPU