ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ cuDF ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v25.08.00sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ cuDF ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
cuDF
ລາຍລະອຽດ
ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຂອງ Apache Arrow columnar, cuDF ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ GPU DataFrame ສໍາລັບການໂຫຼດ, ເຂົ້າຮ່ວມ, ການລວບລວມ, ການກັ່ນຕອງ, ແລະຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນການຈັດການຂໍ້ມູນ. cuDF ສະຫນອງ API ຄ້າຍຄື pandas ທີ່ຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ & ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າສາມາດນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຂົ້າໄປໃນລາຍລະອຽດຂອງການຂຽນໂປລແກລມ CUDA. ສໍາລັບຕົວຢ່າງເພີ່ມເຕີມ, ເບິ່ງເອກະສານ API ທີ່ສົມບູນຂອງພວກເຮົາ, ຫຼືກວດສອບການອອກບັນທຶກທີ່ລະອຽດເພີ່ມເຕີມຂອງພວກເຮົາ. cuDF ສາມາດຕິດຕັ້ງດ້ວຍ conda (miniconda, ຫຼືການແຈກຢາຍ Anaconda ຢ່າງເຕັມທີ່) ຈາກຊ່ອງທາງ rapidsai. cuDF ແມ່ນຮອງຮັບພຽງແຕ່ຢູ່ໃນ Linux, ແລະມີ Python ຮຸ່ນ 3.7 ແລະຕໍ່ມາ. ຊຸດ RAPIDS ຂອງຫ້ອງສະໝຸດຊອບແວໂອເພນຊອດມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທັງໝົດໃນ GPUs. ມັນອີງໃສ່ NVIDIA® CUDA® primitives ສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຄອມພິວເຕີ້ໃນລະດັບຕ່ໍາແຕ່ເປີດເຜີຍວ່າຄວາມຂະຫນານ GPU ແລະຄວາມໄວຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແບນວິດສູງໂດຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບ Python ທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້.
ຄຸນລັກສະນະ
- cuDF ແມ່ນຮອງຮັບພຽງແຕ່ໃນ Linux, ແລະມີ Python ຮຸ່ນ 3.7 ແລະຕໍ່ມາ
- ຊຸດ RAPIDS ຂອງຫ້ອງສະໝຸດຊອບແວແຫຼ່ງເປີດໃຫ້ເຈົ້າມີອິດສະລະໃນການປະຕິບັດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທັງໝົດໃນ GPUs.
- ປັບຂະໜາດຈາກບ່ອນເຮັດວຽກ GPU ໄປຫາເຊີບເວີຫຼາຍ GPU ແລະກຸ່ມຫຼາຍໂຫນດດ້ວຍ Dask
- ເລັ່ງລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ Python ດ້ວຍການປ່ຽນລະຫັດໜ້ອຍທີ່ສຸດ ແລະບໍ່ມີເຄື່ອງມືໃໝ່ທີ່ຈະຮຽນຮູ້
- cuDF ສະໜອງ API ຄ້າຍຄືໝີແພນດາທີ່ຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຖັນ Apache Arrow
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
C ++
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
