Este é o aplicativo Linux chamado cuDF, cuja versão mais recente pode ser baixada como v25.08.00sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado cuDF com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
Ad
cuDF
DESCRIÇÃO
Construído com base no formato de memória colunar Apache Arrow, o cuDF é uma biblioteca GPU DataFrame para carregar, unir, agregar, filtrar e manipular dados. cuDF fornece uma API semelhante a pandas que será familiar para engenheiros e cientistas de dados, para que eles possam usá-la para acelerar facilmente seus fluxos de trabalho sem entrar nos detalhes da programação CUDA. Para obter exemplos adicionais, navegue em nossa documentação completa da API ou confira nossos notebooks mais detalhados. cuDF pode ser instalado com conda (miniconda, ou a distribuição Anaconda completa) do canal rapidsai. cuDF é compatível apenas com Linux e com Python versões 3.7 e posteriores. O conjunto RAPIDS de bibliotecas de software de código aberto visa permitir a execução de ciência de dados de ponta a ponta e pipelines analíticos inteiramente em GPUs. Ele conta com primitivas NVIDIA® CUDA® para otimização de computação de baixo nível, mas expõe esse paralelismo de GPU e velocidade de memória de alta largura de banda por meio de interfaces Python amigáveis.
Recursos
- cuDF é compatível apenas com Linux e com Python versões 3.7 e posteriores
- O conjunto RAPIDS de bibliotecas de software de código aberto oferece a liberdade de executar pipelines de análise e ciência de dados de ponta a ponta inteiramente em GPUs
- Escale perfeitamente de estações de trabalho GPU para servidores multi-GPU e clusters multi-nó com Dask
- Acelere sua cadeia de ferramentas de ciência de dados Python com alterações mínimas de código e sem novas ferramentas para aprender
- cuDF fornece uma API semelhante a pandas que será familiar para engenheiros de dados e cientistas de dados
- Construído com base no formato de memória colunar Apache Arrow
Linguagem de Programação
C + +
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
