当 Mars 遇上 RAPIDS：用 GPU 以并行的方式加速数据科学
在数据科学世界，Python 是一个不可忽视的存在，且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具，包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。
Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生，它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行，支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。
项目优化之：GPU编程
1GPU编程，依赖于显卡
2GPU变成依赖于OpenGL和direct
3CPU的特点是：频率比较快，GPU的特点是寄存器非常非常的多。
4如果电脑是windows7，没法直接调试GPU。Window8可以直接调试
5用VS2013新建一个项目，命名：GPU
6调试GPU的方式是VS中的：打断点—>运行项目à调试à窗口àGPU线程（通过这种方
《并行计算的编程模型》一1.7 单边通信
本节书摘来华章计算机《并行计算的编程模型》一书中的第1章 ，第1.7节， ［（美）帕万·巴拉吉（Pavan Balaji）编著；张云泉等译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
