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NVIDIA的cuOpt利用GPU技术大幅加速线性规划，性能比传统基于CPU的解决方案快达5,000倍。

通过利用GPU加速处理大型数据集，NVIDIA RAPIDS和cuML大大增强了因果推断能力，并在速度上显著优于传统的基于CPU的方法。

探索NVIDIA的RAPIDS cuDF如何在pandas中优化去重，通过GPU加速提高数据处理的性能和效率。

NVIDIA推出Project Aether，通过GPU加速简化Apache Spark工作负载，大幅减少企业全球范围的处理时间和成本。

探索Spark RAPIDS Qualification Tool如何预测Apache Spark工作负载的GPU加速优势，帮助组织高效优化数据处理任务。

NVIDIA的GB200 NVL72系统通过集成GPU加速，推进量子计算的发展，这对于开发算法、低噪声量子比特和混合应用至关重要。

NVIDIA与MMseqs2的合作通过GPU加速增强了蛋白序列比对，有望在AI驱动的药物发现和蛋白设计中取得显著进展。

了解如何使用cuDF、cuML和cuGraph等GPU加速库来加速Python数据科学工作流程，以更快地进行数据处理和模型训练。

NVIDIA的HPC SDK v25.7通过自动化CPU和GPU之间的数据移动来简化海洋建模，提升开发者的生产力和性能。

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。

探索CUDA-X数据科学如何利用GPU优化库加速模型训练，提高制造业数据科学的性能和效率。

今年初Ripple承诺会向速汇金（MoneyGram）投资5000万美元。日前，速汇金宣布， Ripple已对其股权进行了最后的2000万美元投资。