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英伟达CEO黄仁勋在2024年Databricks数据+AI峰会上讨论了数据的价值和新的合作伙伴关系。

NVIDIA将CUDA-X与Polars集成，大幅提升数据处理速度。此次更新可将性能提高至13倍，增强数据科学家和工程师的效率。

NVIDIA的NeMo Curator通过数据管理、处理和合成数据生成来提升AI模型的准确性，确保高质量的数据集以构建强大的AI系统。

探索 NVIDIA cuDF 如何加速 JSON Lines 的读取，超越像 pandas 和 pyarrow 这样的传统库，附基准测试和性能见解。

探索Polars GPU Parquet Reader如何通过分块读取和统一虚拟内存（UVM）提高性能，增强大数据集的数据处理能力。

Anyscale 的 RayTurbo 数据引入了显著的改进，提供高达 5 倍的数据处理速度。主要功能包括作业级检查点、向量化聚合和优化的管道规则。

NVIDIA DALI推出了一些新功能，以提高数据处理效率，提供无缝的PyTorch集成、改进的视频处理以及优化的执行流程，以支持深度学习应用。

NVIDIA DALI，一个开源库，推出了新功能，以增强图像、视频和语音数据处理，提高效率和性能。

探索在 Polars GPU 引擎中使用统一虚拟内存和多 GPU 流处理等技术，以有效处理超过 VRAM 限制的数据。

了解 NVIDIA cuDF 的 GPU 加速如何提升 pandas 工作流，在处理大型数据集时提高性能。探索三种受益于此技术的工作流。

NVIDIA 的 RAPIDS cuDF 利用 JIT 编译实现高效数据处理，提升 GPU 利用率和执行速度。

根据NVIDIA，探索常见的pandas工作流性能问题的有效解决方案，使用CPU优化和GPU加速。