cudf

cuDF — кадры данных графического процессора

? cuDF теперь можно использовать в качестве ускорителя без изменения кода для панд! Чтобы узнать больше, смотрите здесь!

cuDF (произносится как «KOO-dee-eff») — это библиотека DataFrame графического процессора для загрузки, объединения, агрегирования, фильтрации и других манипуляций с данными. cuDF использует libcudf, сверхбыструю библиотеку фреймов данных C++/CUDA и столбчатый формат Apache Arrow для предоставления API pandas с ускорением на графическом процессоре.

Вы можете напрямую импортировать cudf и использовать его как pandas :

 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 ())

Или вы можете использовать cuDF в качестве ускорителя без изменения кода для панд, используя cudf.pandas . cudf.pandas поддерживает 100% API pandas, используя cuDF для поддерживаемых операций и при необходимости возвращаясь к pandas:

 % 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 ())

Ресурсы

• Попробуйте cudf.pandas прямо сейчас: исследуйте cudf.pandas на бесплатном экземпляре с поддержкой графического процессора в Google Colab!
• Установка: инструкции по установке cuDF и других библиотек RAPIDS.
• документация cudf (Python)
• документация libcudf (C++/CUDA)
• Сообщество RAPIDS: получайте помощь, вносите свой вклад и сотрудничайте.

См. страницу установки RAPIDS для получения самой последней информации и команд для установки cuDF и других пакетов RAPIDS.

Установка

Требования CUDA/GPU

• КУДА 11.2+
• Драйвер NVIDIA 450.80.02+
• Архитектура Volta или выше (вычислительные возможности >=7,0)

Пип

cuDF можно установить с помощью pip из индекса пакетов NVIDIA Python. Обязательно выберите соответствующий пакет cuDF в зависимости от основной версии CUDA, доступной в вашей среде:

Для CUDA 11.x:

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

Для CUDA 12.x:

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

Конда

cuDF можно установить с помощью conda (через miniforge) из канала rapidsai :

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

Мы также предоставляем ночные пакеты Conda, созданные на основе HEAD нашей последней ветки разработки.

Примечание. cuDF поддерживается только в Linux и Python версии 3.10 и более поздних.

Дополнительную информацию об ОС и версии см. в руководстве по установке RAPIDS.

Сборка/установка из исходного кода

См. инструкции по сборке.

Содействие

Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим руководством по участию в cuDF.