h2oai/h2o4gpu

何を解決するか

H2O4GPU は一般的な機械学習アルゴリズムの GPU 加速バージョンを提供し、モデルの学習と推論を高速化します。これは scikit-learn のドロップイン置き換えとして設計されており、既存の Python や R コードベースを変更せずに GPU ハードウェアを活用できるようにします。

動作方法

このプロジェクトは特定のアルゴリズム用の GPU ソルバーを実装し、scikit-learn 互換の API に統合しています。GPU 対応アルゴリズムを使用する場合、ライブラリは CUDA を通じて NVIDIA GPU を利用します。特定の GPU 実装が利用できない、または必要なオプションをサポートしていない場合は、システムは自動的に標準の scikit-learn CPU アルゴリズム（または Intel DAAL などのより高速な CPU アルゴリズム）にフォールバックします。

対象ユーザー

scikit-learn や R を使用し、NVIDIA GPU を使って ML ワークフローを最小限のコード変更で高速化したいデータサイエンティストや機械学習エンジニア。

主な特徴

• scikit-learn 互換性: ドロップイン置き換えとして動作（import h2o4gpu as sklearn）。
• 多言語対応: Python と R の両方の API を提供。
• 広範なアルゴリズム対応: GLM（Lasso、Ridge、ロジスティック回帰、Elastic Net）、KMeans、GBM（XGBoost による）、SVD、PCA 用の GPU ソルバーを含む。
• GOAI 統合: ホストとデバイス間のデータ転送オーバーヘッドを削減するために、GPU メモリポインタ上で直接操作を実行することを目指しています。