rapidsai/gpu-bdb: RAPIDS GPU-BDB - GitHub
The GPU Big Data Benchmark (gpu-bdb) is a RAPIDS library based benchmark for enterprises that includes 30 queries representing real-world ETL & ML workflows at various "scale …
CUDA编程入门之 Stream-Ordered Memory Allocator (2) - 知乎
为了衡量新的 Stream-Ordered Memory Allocator 在实际应用程序中的性能影响，以下是来自 RAPIDS GPU Big Data Benchmark (gpu-bdb)的测试结果。 gpu-bdb 是一个基于RAPIDS库的 …
Using the NVIDIA CUDA Stream-Ordered Memory Allocator, Part 2
2021年7月27日 · To measure the performance impact of the new stream-ordered allocator in a real application, here are results from the RAPIDS GPU Big Data Benchmark (gpu-bdb). gpu …
使用 NVIDIA CUDA 流顺序内存分配器，第 2 部分
为了衡量新的流式有序分配器在实际应用程序中的性能影响，以下是来自 RAPIDS GPU 大数据基准 （ GPU -bdb]的结果。 GPU -bdb 是 30 个查询的基准，这些查询以各种比例因子表示现实 …
GPU Big Data Benchmark (GPU-BDB) is a data science benchmark derived from TPCx-BB1, consisting of 30 end-to-end queries representing real-world ETL and Machine Learning …
使用CUDA流顺序内存分配器助于提高现有应用程序的性能-电子发 …
2022年4月21日 · 为了衡量新的流式有序分配器在实际应用程序中的性能影响，以下是来自 RAPIDS GPU 大数据基准 （ GPU -bdb]的结果。 GPU -bdb 是 30 个查询的基准，这些查询以 …
gpu-bdb/README.md at main · rapidsai/gpu-bdb - GitHub
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在动态环境中使用CUDA图提高实际应用程序性能-电子发烧友网
2022年4月1日 · 为了衡量新的流式有序分配器在实际应用程序中的性能影响，以下是来自 rapids gpu 大数据基准 （ gpu -bdb]的结果。
gpu_bdb_query_27.py - GitHub
RAPIDS GPU-BDB. Contribute to rapidsai/gpu-bdb development by creating an account on GitHub.
Run State of the Art NLP Workloads at Scale with RAPIDS, …
2021年5月7日 · TLDR: Learn how to use RAPIDS, HuggingFace, and Dask for high-performance NLP. See how to build end-to-end NLP pipelines in a fast and scalable way on GPUs. This …
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