본 랩은 NVIDIA에서 제공하고 있는 RAPIDS를 한국 데이터 과학자 분들에게 알리고, 이를 응용할 수 있는 방안에 대해 탐구 및 경험해 보는 것을 목표로 합니다. RAPIDS 내의 Cupy, Cudf, Cuml을 주로 다룰 예정이며, 이 이외에도 Apache Arrow, Blazing SQL, CuXFilter, Ploty, Ploty-Dash등 필요에 따라 다양한 라이브러리들을 살펴 봅니다. 마지막으로 이런 RAPIDS의 여러 라이브러리를 활용하여, Data Engineering 과정 중 GPU를 사용한 Extract, Transform, Load(ETL) 및 Create, Read, Update, Delete(CRUD)등의 Pipeline 최적화 및 이를 사용한 GTC 포스터 세션 혹은 워크숍 세션을 참가해보는 것을 목표로 합니다.(해외에서 진행되는 학회이므로 이는 추후에 다른 학회 혹은 저널을 타겟으로 해도 무방합니다.) RAPIDS LINK : https://rapids.ai/ RAPIDS NGC : https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/rapidsai/containers/base

활동 계획 : 03월 ~ 04월 - 자기 소개 및 연구 목표 공유 - RAPIDS를 익히기 - RAPIDS Documentation등을 이용하여 RAPIDS 배우기 05월 ~ 06월 - Kaggle 등에 올라와 있는 Data Egineering 관련 코드를 RAPIDS로 포팅 - Custom Kernel등으로 활용해보는 연습하기 - 2024 GTC(3월 예정)를 살펴보고, 관련 논문 리뷰 07월 ~ 09월 - ETL, CURD등의 Data Engineering Pipeline 최적화 체험 - 파이콘 등 워크숍 세션에 한번 참가를 가정하여 RAPIDS 소개 만들기 - GTC 2025에 포스터 연구 (2024년 09월 초 쯤) - GTC가 아니더라도 원하는 저널이나 포스터 논문 참가 목적 연구 수행

- 기존의 Numpy, Pandas, Matplotlib를 사용하신 경험이 있는 분. - RAPIDS가 Linux환경에만 잘 동작하니 Linux를 사용할 수 있거나, 콜랩에서 진행 해도 문제가 없는 분.

본 랩을 통해 기대하는 바가 무엇인지 알려주세요.

RAPIDS에 대해 들어 보셨나요? 알고 계신 부분에 대해 알려주시면 감사하겠습니다.

관심사가 무엇인지 알려주세요.

매주 수요일이라고 작성하였으나, 협의를 통해 변경될 예정입니다. 이에 대해 괜찮으신지 여부를 알려주세요.

GTC를 목표로 하고 있으나, 다른 논문 포스터 등을 작성하셔도 무방합니다. 원하시는 논문이 있으시면 알려주세요.

NVIDIA Privacy와 뉴스레터에 대한 동의를 받아도 될까요? (