This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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:
🧊 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.
@ai_machinelearning_big_data
#datascience #ml #nvidia #gpu #pandas #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤124👍41🔥18😁3🤔3🤣2
OpenReasoning-Nemotron - набор LLM на архитектуре Qwen 2.5 и дистиллированных из DeepSeek-R1-0528 ( 671 млрд. параметров):
Семейство было обучено на 5 млн. примеров рассуждений в математике, естественных науках и программировании.
Модели показали достойные результаты pass@1 на бенчах GPQA, MMLU-PRO, AIME, HMMT и LiveCodeBench - без использования RL.
Старшая модель, 32B, выбила 96,7% по HMMT с декодированием GenSelect.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Reasoning #Nemotron #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤90👍23🔥19🥰3👏3