用多 GPU 在几分钟内跑完大规模 UMAP
来自 NVIDIA Developer · 期号 2026-08-19
摘要
UMAP 是一种常用的降维可视化方法，但数据集一大就跑不动。NVIDIA 发布了多 GPU 实现，把最耗时的近邻搜索分到多张 GPU 上并行，优化步骤仍由单 GPU 完成。在 1000 万点数据集上，精度与单 GPU 版一致（99.9%），速度提升 10 倍。 原文附了代码和性能对比表。
来自 NVIDIA Developer · 期号 2026-08-19
UMAP 是一种常用的降维可视化方法，但数据集一大就跑不动。NVIDIA 发布了多 GPU 实现，把最耗时的近邻搜索分到多张 GPU 上并行，优化步骤仍由单 GPU 完成。在 1000 万点数据集上，精度与单 GPU 版一致（99.9%），速度提升 10 倍。 原文附了代码和性能对比表。
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