cudf

cuDF - GPU データフレーム

? cuDF をコード変更不要のパンダ用アクセラレータとして使用できるようになりました。詳細については、こちらをご覧ください。

cuDF (「KOO-dee-eff」と発音) は、データのロード、結合、集約、フィルタリングなどの操作を行うための GPU DataFrame ライブラリです。 cuDF は、超高速 C++/CUDA データフレーム ライブラリである libcudf と Apache Arrow 列指向形式を利用して、GPU アクセラレーションのパンダ API を提供します。

cudf直接インポートして、 pandasのように使用できます。

 import cudf

tips_df = cudf . read_csv ( "https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv" )
tips_df [ "tip_percentage" ] = tips_df [ "tip" ] / tips_df [ "total_bill" ] * 100

# display average tip by dining party size
print ( tips_df . groupby ( "size" ). tip_percentage . mean ())

または、 cudf.pandasを使用して、パンダ用のコード変更不要のアクセラレータとして cuDF を使用することもできます。 cudf.pandas pandas API を 100% サポートしており、サポートされている操作には cuDF を利用し、必要に応じて pandas にフォールバックします。

 % load_ext cudf . pandas  # pandas operations now use the GPU!

import pandas as pd

tips_df = pd . read_csv ( "https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv" )
tips_df [ "tip_percentage" ] = tips_df [ "tip" ] / tips_df [ "total_bill" ] * 100

# display average tip by dining party size
print ( tips_df . groupby ( "size" ). tip_percentage . mean ())

リソース

• 今すぐ cudf.pandas を試してみましょう: Google Colab の無料の GPU 対応インスタンスでcudf.pandasを探索してください。
• インストール: cuDF およびその他の RAPIDS ライブラリをインストールする手順。
• cudf (Python) ドキュメント
• libcudf (C++/CUDA) ドキュメント
• RAPIDS コミュニティ: 支援を受け、貢献し、協力します。

cuDF およびその他の RAPIDS パッケージをインストールするための最新情報とコマンドについては、RAPIDS インストール ページを参照してください。

インストール

CUDA/GPUの要件

• CUDA 11.2+
• NVIDIA ドライバー 450.80.02+
• Volta アーキテクチャ以上 (コンピューティング能力 >=7.0)

ピップ

cuDF は、NVIDIA Python Package Index からpip経由でインストールできます。環境で利用可能な CUDA のメジャー バージョンに応じて、適切な cuDF パッケージを必ず選択してください。

CUDA 11.x の場合:

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu11

CUDA 12.x の場合:

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu12

コンダ

cuDF は、 rapidsaiチャネルから conda を使用して (miniforge 経由で) インストールできます。

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia 
    cudf=25.02 python=3.12 cuda-version=12.5

また、最新の開発ブランチの HEAD から構築された夜間の Conda パッケージも提供します。

注: cuDF は、Linux および Python バージョン 3.10 以降でのみサポートされます。

OS とバージョンの詳細については、RAPIDS インストール ガイドを参照してください。

ソースからビルド/インストール

ビルド手順を参照してください。

貢献する

cuDF への貢献についてはガイドをご覧ください。