ONNX 是机器学习和深度学习模型的开放格式。它允许您将不同框架（如 TensorFlow 、 PyTorch 、 MATLAB 、 Caffe 和 Keras ）的深度学习和机器学习模型转换为单一格式。它定义了一组通用的运算符、深入学习的通用构建块集和通用文件格式。它提供计算图的定义以及内置运算符。可能有一个或多个输入或输出的 ONNX 节点列表形成一个无环图。

（ ANN ）是技术的基本构件。人工神经网络是模型的基础；它们模拟的学习过程与人脑相同。简言之，人工神经网络赋予机器完成特定任务的类似于人的性能（以及更高性能）的能力。本文旨在为数据科学家提供基本的高级知识，以了解在训练 ANN 时调用的函数和方法所涉及的低级操作。作为数据科学家，我们的目标是通过暴露数据中的模式来解决业务问题。通常，这是通过使用机器学习算法来识别模式和以模型表示的预测来完成的。为

文件系统规范（fsspec）是一个开源项目，为各种后端存储系统提供统一的 Python 接口。fsspec对应于一个特定的fsspecPython 库和一个更大的 GitHub 组织，其中包含许多特定于系统的存储库（例如s3fs和gcsfs在基于 Python 的库或应用程序中使用fsspec的优点是，类似于 POSIX 的文件 API 可以从远程对象和本地文件进行读写。当一个基于云的对象被一个f

是一个开源 Python 包，它可以使 NVIDIA GPU 加速。它提供了与 PySpark MLlib DataFrame API 兼容，并在使用支持的算法进行训练时加速。想要了解更多信息，请查看。PySpark MLlib DataFrame API 的兼容性意味着它可以更容易地融入现有的 PySpark ML 应用程序，最多只需更改包导入。如下所示。更改包导入是使用此库启用 GPU 加速所

在 NVIDIA ，我们正在推动数据科学、机器学习和人工智能的变革。这些趋势的交叉点是，一个开源库，旨在为现有的 Python 堆栈提供并行性。在这篇文章中，我们将讨论 Dask ，它是什么，我们如何在 NVIDIA 中使用它，以及为什么它在大型企业中有如此大的潜力。最后，我们强调了对企业 Dask 支持的日益增长的需求，以及像和这样的公司正在满足小型和大型客户的需求。

作为数据科学家，我们经常面临在大型数据集上训练模型的挑战。一种常用的工具是，这是一种稳健且高效的框架，因其在处理大型表格数据时的速度和性能而被广泛采用。理论上，使用多个 GPU 可以显著提高计算能力，从而加快模型训练。然而，许多用户发现，当试图通过和 XGBoost 进行训练时，Dask 是一个用于并行计算的灵活的开源 Python 库，而 XGBoost 则提供 Dask API 来训练 CPU

RAPIDS 森林推理库，亲切地称为 FIL ，极大地加速了基于树的模型的推理（预测），包括梯度增强的决策树模型（如 XGBoost 和 LightGBM 的模型）和随机森林 ( 要深入了解整个库，请查看最初的 FIL 博客。原始 FIL 中的模型存储为密集的二叉树。也就是说，树的存储假定所有叶节点都出现在同一深度。这就为浅树提供了一个简单、运行时高效的布局。但对于深树，它也需要lot的 GPU

由于身临其境的体验，虚拟现实（ VR ）、增强现实（ AR ）和混合现实（ MR ）环境可以感觉到难以置信的真实。在扩展现实（ XR ）应用程序中添加基于语音的界面可以使其看起来更真实。想象一下，用你的声音在一个环境中导航，或者发出口头命令，然后听到虚拟实体的回应。在 XR 环境中利用的可能性非常诱人。语音人工智能技能，如自动语音识别（ ASR ）和文本到语音转换（ TTS ），使 XR 应用程序

生成人工智能标志着人工智能革命历程中的一个重要里程碑。我们正处于一个根本性的转折点，企业不仅要涉足其中，还要深入其中。NVIDIA 人工智能平台的软件层拥有 50 多个框架、预训练的模型和开发工具，旨在加速企业进入人工智能的前沿，同时简化人工智能，使每个企业都能访问它。另一个令人兴奋的消息是宣布了一项， AT & T 将继续通过使用 NVIDIA 提供的人工智能来改变其运营并增强可持续性。这包括使

传统的医疗保健系统有大量的病人数据，包括生理信号、医疗记录、提供者注释和评论。开发数字健康应用程序所面临的最大挑战是分析大量可用数据，得出可操作的见解，以及开发可在嵌入式设备上运行的解决方案。在开发这样的端到端解决方案时，从事生物医学数据集工作的工程师和数据科学家经常遇到挑战，因为他们必须手动集成应用程序代码，与必要的工具链集成以进行部署，在许多情况下，还必须重写代码以在目标硬件上运行应用程序。如