هذا تطبيق لينكس يُسمى cuDF، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه برقم v25.08.00sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى cuDF مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
cuDF
الوصف
استنادًا إلى تنسيق الذاكرة العمودية Apache Arrow ، تعد cuDF مكتبة GPU DataFrame لتحميل البيانات والانضمام إليها وتجميعها وتصفيتها ومعالجتها بأي طريقة أخرى. يوفر cuDF واجهة برمجة تطبيقات تشبه الباندا والتي ستكون مألوفة لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ، حتى يتمكنوا من استخدامها لتسريع سير عملهم بسهولة دون الخوض في تفاصيل برمجة CUDA. للحصول على أمثلة إضافية ، تصفح وثائق API الكاملة الخاصة بنا ، أو تحقق من دفاتر الملاحظات الأكثر تفصيلاً الخاصة بنا. يمكن تثبيت cuDF مع conda (miniconda أو توزيع Anaconda الكامل) من قناة rapidsai. cuDF مدعوم فقط على Linux ، ومع إصدارات Python 3.7 والإصدارات الأحدث. تهدف مجموعة RAPIDS من مكتبات البرامج مفتوحة المصدر إلى تمكين تنفيذ علوم البيانات الشاملة وخطوط تحليل البيانات بالكامل على وحدات معالجة الرسومات. وهي تعتمد على أساسيات NVIDIA® CUDA® لتحسين الحوسبة منخفضة المستوى ، لكنها تكشف عن توازي وحدة معالجة الرسومات (GPU) وسرعة الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي من خلال واجهات Python سهلة الاستخدام.
شرح المميزات:
- cuDF مدعوم فقط على Linux ، ومع إصدارات Python 3.7 والإصدارات الأحدث
- تمنحك مجموعة RAPIDS من مكتبات البرامج مفتوحة المصدر حرية تنفيذ علوم البيانات الشاملة وخطوط تحليل البيانات بالكامل على وحدات معالجة الرسومات
- توسع بسلاسة من محطات عمل GPU إلى خوادم متعددة GPU ومجموعات متعددة العقد مع Dask
- قم بتسريع سلسلة أدوات علوم بيانات Python الخاصة بك مع الحد الأدنى من تغييرات التعليمات البرمجية وعدم وجود أدوات جديدة للتعلم
- يوفر cuDF واجهة برمجة تطبيقات تشبه الباندا والتي ستكون مألوفة لمهندسي البيانات وعلماء البيانات
- بنيت على أساس تنسيق الذاكرة العمودية Apache Arrow
لغة البرمجة
C + +
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
