Đây là ứng dụng Linux có tên cuDF, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v25.06.00sourcecode.tar.gz. Có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên cuDF với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
cuDF
SỰ MIÊU TẢ:
Được xây dựng dựa trên định dạng bộ nhớ cột Mũi tên Apache, cuDF là thư viện GPU DataFrame để tải, nối, tổng hợp, lọc và thao tác dữ liệu theo cách khác. cuDF cung cấp một API giống gấu trúc sẽ quen thuộc với các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, vì vậy họ có thể sử dụng nó để dễ dàng tăng tốc quy trình làm việc của mình mà không cần đi sâu vào chi tiết về lập trình CUDA. Để biết các ví dụ bổ sung, hãy duyệt tài liệu API hoàn chỉnh của chúng tôi hoặc xem sổ ghi chép chi tiết hơn của chúng tôi. cuDF có thể được cài đặt với conda (miniconda hoặc bản phân phối Anaconda đầy đủ) từ kênh rapidsai. cuDF chỉ được hỗ trợ trên Linux và với Python phiên bản 3.7 trở lên. Bộ thư viện phần mềm nguồn mở RAPIDS nhằm mục đích cho phép thực hiện các quy trình phân tích và khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối hoàn toàn trên GPU. Nó dựa trên các nguyên mẫu NVIDIA® CUDA® để tối ưu hóa điện toán ở mức độ thấp nhưng thể hiện tính song song của GPU và tốc độ bộ nhớ băng thông cao thông qua giao diện Python thân thiện với người dùng.
Tính năng
- cuDF chỉ được hỗ trợ trên Linux và với Python phiên bản 3.7 trở lên
- Bộ thư viện phần mềm nguồn mở RAPIDS cho phép bạn tự do thực hiện các quy trình phân tích và khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối hoàn toàn trên GPU
- Mở rộng quy mô liền mạch từ máy trạm GPU đến máy chủ đa GPU và cụm đa nút với Dask
- Tăng tốc chuỗi công cụ khoa học dữ liệu Python của bạn với những thay đổi mã tối thiểu và không có công cụ mới để tìm hiểu
- cuDF cung cấp API giống gấu trúc sẽ quen thuộc với các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu
- Được xây dựng dựa trên định dạng bộ nhớ cột Mũi tên Apache
Ngôn ngữ lập trình
C + +
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.