Це програма для Linux під назвою cuDF, останню версію якої можна завантажити як v23.10.00.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою cuDF з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
cuDF
ОПИС
Створений на основі стовпчастого формату пам’яті Apache Arrow, cuDF — це бібліотека GPU DataFrame для завантаження, об’єднання, агрегування, фільтрації та іншого маніпулювання даними. cuDF надає API, схожий на pandas, який буде знайомий інженерам з обробки даних і дослідникам даних, тож вони можуть використовувати його для легкого прискорення своїх робочих процесів, не вдаючись у деталі програмування CUDA. Щоб отримати додаткові приклади, перегляньте нашу повну документацію API або ознайомтеся з нашими детальнішими блокнотами. cuDF можна встановити за допомогою conda (miniconda або повного дистрибутива Anaconda) з каналу rapidsai. cuDF підтримується лише в Linux і з версіями Python 3.7 і пізнішими. Набір бібліотек програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом RAPIDS має на меті забезпечити виконання наскрізних конвеєрів науки та аналітики даних виключно на графічних процесорах. Він покладається на примітиви NVIDIA® CUDA® для низькорівневої оптимізації обчислень, але розкриває паралелізм графічного процесора та швидкість пам’яті з високою пропускною здатністю через зручний інтерфейс Python.
риси
- cuDF підтримується лише в Linux і з версіями Python 3.7 і пізнішими
- Набір бібліотек програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом RAPIDS дає вам свободу виконувати наскрізні наукові та аналітичні конвеєри даних виключно на графічних процесорах
- Плавне масштабування від робочих станцій GPU до серверів із кількома GPU та багатовузлових кластерів за допомогою Dask
- Прискоріть свій інструментарій науки Python за допомогою мінімальних змін у коді та без нових інструментів для навчання
- cuDF надає API, схожий на pandas, який буде знайомий інженерам з обробки даних і вченим
- Створено на основі стовпчастого формату пам’яті Apache Arrow
Мова програмування
C + +
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
