cuml DBSCAN 使用 numba 设备阵列运行缓慢

Question

我正在尝试使用 cuml ofrapids 来加速 dbscan 聚类 1500 万个 float64 数据点的过程。

''' pp = nb.cuda.to_device(ps) # ps是一个(15636915,2)的cupy数组

使用 cuml.using_output_type('input')： db_gpu = cumlDBSCAN(eps=0.8, min_samples=100,verbose=5).fit_predict(ps,out_dtype='int64') '''

但它的运行速度比在 cpu 上运行的ski-learn 慢得多。而且它没有占用我gpu的全部内存

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Answer 1

Hu.Xuechun，在这里转帖是为了让你知道我已经直接回复了你的 Github 问题：https://github.com/rapidsai/cuml/issues/4276。