cudf

cuDF - GPU 데이터프레임

? 이제 cuDF를 팬더용 코드 변경 없이 가속기로 사용할 수 있습니다! 자세한 내용은 여기를 참조하세요!

cuDF("KOO-dee-eff"로 발음)는 데이터 로드, 결합, 집계, 필터링 및 기타 조작을 위한 GPU 데이터프레임 라이브러리입니다. cuDF는 초고속 C++/CUDA 데이터 프레임 라이브러리인 libcudf와 Apache Arrow 열 형식을 활용하여 GPU 가속 Pandas API를 제공합니다.

cudf 직접 가져와 pandas 처럼 사용할 수 있습니다.

 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 ())

또는 cudf.pandas 사용하여 cuDF를 팬더용 코드 변경 없음 가속기로 사용할 수 있습니다. cudf.pandas 지원되는 작업에 cuDF를 활용하고 필요할 때 pandas로 폴백하여 pandas API를 100% 지원합니다.

 % 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 ())

자원

• 지금 cudf.pandas를 사용해 보세요. Google Colab의 무료 GPU 지원 인스턴스에서 cudf.pandas 탐색해 보세요!
• 설치: cuDF 및 기타 RAPIDS 라이브러리 설치 지침.
• cudf(파이썬) 문서
• libcudf(C++/CUDA) 문서
• RAPIDS 커뮤니티: 도움을 받고, 기여하고, 협력하세요.

cuDF 및 기타 RAPIDS 패키지 설치에 대한 최신 정보와 명령은 RAPIDS 설치 페이지를 참조하세요.

설치

CUDA/GPU 요구 사항

• 쿠다 11.2+
• NVIDIA 드라이버 450.80.02+
• Volta 아키텍처 이상(컴퓨팅 기능 >=7.0)

씨

cuDF는 NVIDIA Python 패키지 인덱스에서 pip 통해 설치할 수 있습니다. 귀하의 환경에서 사용 가능한 CUDA의 주요 버전에 따라 적절한 cuDF 패키지를 선택하십시오.

CUDA 11.x의 경우:

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

CUDA 12.x의 경우:

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

콘다

cuDF는 rapidsai 채널에서 conda(miniforge를 통해)로 설치할 수 있습니다.

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

또한 최신 개발 브랜치의 HEAD에서 구축된 야간 Conda 패키지도 제공합니다.

참고: cuDF는 Linux 및 Python 버전 3.10 이상에서만 지원됩니다.

자세한 OS 및 버전 정보는 RAPIDS 설치 가이드를 참조하세요.

소스에서 빌드/설치

빌드 지침을 참조하세요.

기여

cuDF에 기여하려면 가이드를 참조하세요.