cuml

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当团队的表格型工作负载在CPU上遇到性能瓶颈，又不想推倒重写现有代码时，cuML是一个很实际的选择。它的GPU原生估计器沿用了熟悉的scikit-learn fit-predict-transform模式，聚类、回归、分类和降维这些任务都能在CUDA上跑，而你依然使用已经掌握的API。更值得关注的是cuml.accel模块：把它指向现有的scikit-learn、UMAP或HDBSCAN脚本，支持的操作会自动迁移到GPU执行，遇到无法加速的估计器或配置时则回退到CPU，整个流程不会中断。这为加速遗留管道提供了一条低风险的路径。此外，分布式API还能应对超出单张GPU容量的数据集，让扩展性不再成为瓶颈。