Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
RAPIDS
Suite logicielle open source de NVIDIA pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique accélérés par GPU, incluant cuDF, cuML, cuGraph et d'autres bibliothèques intégrées.
cuDF
Bibliothèque de manipulation de données tabulaires accélérée par GPU offrant une API compatible avec pandas pour le traitement de données massives en mémoire GPU.
cuML
Bibliothèque d'apprentissage automatique GPU-accelerée fournissant des implémentations rapides d'algorithmes comme les forêts aléatoires, k-means, régression linéaire et SVM avec API scikit-learn compatible.
cuGraph
Bibliothèque d'analyse de graphes accélérée par GPU implémentant des algorithmes de centralité, détection de communauté, parcours de graphes et PageRank sur des structures de données GPU-optimisées.
Numba
Compilateur just-in-time pour Python transformant des fonctions Python et NumPy en code machine optimisé pour CPU et GPU via l'annotation @jit et @cuda.jit.
NCCL
Bibliothèque de communication collective multi-GPU et multi-nœuds optimisée pour NVIDIA GPU implémentant des opérations all-reduce, broadcast, reduce et gather avec latence minimale.
Thrust
Bibliothèque C++ de parallélisme inspirée de STL fournissant des algorithmes parallèles, conteneurs et itérateurs pour le développement d'applications CUDA haute performance.
cuRAND
Bibliothèque CUDA de génération de nombres aléatoires offrant des générateurs pseudo-aléatoires et quasi-aléatoires optimisés pour GPU avec distributions statistiques variées.
Dask-CUDA
Extension Dask permettant l'orchestration de calculs distribués sur multiple GPU NVIDIA avec gestion automatique des transferts de données et parallélisme inter-GPU.
XGBoost GPU
Implémentation GPU-accelerée de l'algorithme XGBoost utilisant CUDA pour l'entraînement rapide de modèles de gradient boosting sur des datasets volumineux.
LightGBM GPU
Version GPU du framework LightGBM optimisant l'entraînement de gradient boosting via histogrammes parallèles et feature-wise parallélisme sur architectures CUDA.
cuSPARSE
Bibliothèque CUDA d'algèbre linéaire creuse fournissant des opérations optimisées sur matrices et vecteurs sparse pour les applications scientifiques et analytiques.
cuSOLVER
Bibliothèque CUDA de résolution de systèmes linéaires implémentant des algorithmes LU, QR, SVD et décompositions en valeurs propres optimisés pour GPU.