英伟达宣布RAPIDS cuDF框架 pandas在GPU上运转速率快了150倍 达宣而且性能提升了150倍

（）11月9日 音讯:Nvidia 宣布了一款名为 RAPIDS cuDF 的英伟新版本 ，据称能够将 pandas 运转在 GPU 上 ，达宣而且性能提升了150倍。布R倍pandas 是上运一款盛行的鉴于 Python 的数据框架库  ，用于数据解决和综合  。转速出国劳务正规公司10大排名它的率快加拿大出国劳务一年挣多少钱开源版本由 Wes McKinney 开辟和宣布，全世界约有950万开辟者运用。英伟新版本的达宣 RAPIDS cuDF 是鉴于 Apache Arrow 建立的 Python GPU dataframe 库，提供了相似 pandas 的布R倍 API，能够加载、上运过滤和支配数据。转速

之前运用 cuDF 时，率快生存一些限制
，英伟去加拿大玩10天多少钱致使一些 pandas 性能无奈遇害于 GPU 减速算计。达宣另外
，布R倍需要为 GPU 和 CPU 执行设想分歧的代码途径
，而且在与其他 PyData 库交互时需要手动切换 cuDF 和 pandas。新版本的 RAPIDS cuDF 解决了这些问题，提供了一致的 CPU/GPU 体验  ，使得 pandas 代码能够在 GPU 减速情况下运转而不需要修正。

Nvidia 意味，他们运用 DuckDB 的日本买房 H2O.ai 的 Database-like Ops Benchmark 对性能提升停止了基准尝试。尝试中运用了一个5GB 的数据集 ，蕴涵了一个衔接支配和一个高级分组支配 。在 CPU 上运转的 pandas 平稳需要约5分7秒来执行这两个恣意，而在运用 RAPIDS cuDF 减速的 pandas 上平稳只要要约1.5秒。

GPU 减速的 pandas 现在已经作为 beta 版在开源的 RAPIDS 版本23.10中提供。Nvidia 意味 ，它将很快退出到 Nvidia AI Enterprise 中。这个新性能看待想要连续运用 pandas 停止庞大数据解决的数据迷信家来说异常有用，由于随着数据领域的增长
，pandas 的性能会下落
，而运用 GPU 减速能够赢得更好的性能。

Nvidia 宣布的新版本的 RAPIDS cuDF 框架为数据迷信家提供了一特性能更高的选择。通过将 pandas 运转在 GPU 上
，能够赢得最高150倍的性能提升  。这看待解决大领域数据的恣意异常有用，使得数据迷信家能够更高效地停止数据解决和综合。