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面向贡献者、核心开发者和社区的重要更新技术通知。
RAPIDS 24.08 现已推出，包含重大更新，旨在处理更大的工作负载和实现无缝的 CPU/GPU 互操作性。请继续阅读以了解更多详情！cuDF 的 pandas 加速器模式——用于 pandas 工作流的零代码更改加速器——现在可以加速... 作者：Manas Singh
RAPIDS 24.04 版本现已推出，包括新的加速向量搜索库、扩展的 pandas 和 NetworkX 工作流零代码更改体验、Dask 工作流的可选查询优化、对 Python 3.11 和 pandas 2 的支持等... 作者：Nick Becker
零代码更改 NetworkX、Databricks 上的 RAPIDS 与 Dask 集成等！RAPIDS 刚刚发布了 24.02 版本，带来了 NetworkX 用户零代码更改体验的重大扩展、XGBoost 2.0 的改进以及 cuDF parq 的改进... 作者：Alex Ravenel
RAPIDS 23.10 版本在打破将加速计算引入数据科学社区的障碍方面迈出了巨大的一步。RAPIDS 现在为数据框、图分析和机器学习提供了零代码更改的 CPU/GPU 用户体验。此版本... 作者：Nick Becker
这是我们关于使用 RAPIDS cuGraph 进行 GPU 加速图分析的博客系列中的第二章。在第一章中，我们介绍了图的基础知识，并使用 cuGraph 中的多种算法对其进行了分析。那篇博客回答了一些实际问题... 作者：Don Acosta
作者：Vibhu Jawa 图神经网络 (GNN) 已成为处理图结构数据上的各种机器学习任务的强大工具。这些任务包括节点分类、链接预测到图分类。它们还涵盖了广泛的... 作者：Alex Ravenel
