劃重點:

- Nvidia的RAPIDS cuDF框架的新版本可使Pandas在GPU上運行時性能提升150倍。

- Pandas是一種廣泛使用的Python數(shù)據(jù)框架，用于數(shù)據(jù)處理和分析，現(xiàn)在可在GPU上獲得顯著的性能提升。

- 新的Pandas加速模式允許未更改的Pandas代碼在統(tǒng)一的CPU/GPU環(huán)境中運行，從而為數(shù)據(jù)科學家提供更快速的數(shù)據(jù)處理能力。

站長之家（ChinaZ.com）11月9日 消息:Nvidia最新發(fā)布的RAPIDS cuDF框架的新版本引起了廣大數(shù)據(jù)科學家和Pandas用戶的興趣，因為它聲稱可以使Pandas在GPU上運行時性能提升150倍。Pandas是一種受歡迎的基于Python的數(shù)據(jù)框架，用于數(shù)據(jù)處理和分析。它是由Wes McKinney于2018年作為開源項目發(fā)布的，目前已經(jīng)被全球約950萬開發(fā)者廣泛使用。

Nvidia的RAPIDS框架包括了cuDF，這是一個構建在Apache Arrow之上的Python GPU數(shù)據(jù)框架，它提供了一種類似Pandas的API，用于加載、過濾和操作數(shù)據(jù)。隨著RAPIDS版本23.10的發(fā)布，cuDF已經(jīng)更新，使Pandas代碼可以在GPU加速環(huán)境中不經(jīng)修改地運行。

新的Pandas加速模式使未更改的Pandas代碼可以在統(tǒng)一的CPU/GPU環(huán)境中運行，并且性能提升高達150倍，Nvidia的產(chǎn)品營銷經(jīng)理Jay Rodge、高級技術產(chǎn)品經(jīng)理Nick Becker和高級軟件工程師Ashwin Srinath在一篇博客文章中寫道。他們解釋說:“cuDF一直以來都為用戶提供了頂級的數(shù)據(jù)框架庫性能，同時使用了類似Pandas的API。然而，采用cuDF有時需要繞過一些問題?！?/p>

其中一個問題是，一些Pandas功能在cuDF中尚未實施或支持，因此無法從GPU加速計算中受益。另一個問題是，需要為GPU和CPU執(zhí)行設計單獨的代碼路徑，以及在與其他PyData庫互動時手動切換cuDF和Pandas。

Nvidia表示，這一新功能是為那些希望在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長并且Pandas性能下降的數(shù)據(jù)科學家而設計的。在cuDF的Pandas加速模式中，操作在GPU上盡可能運行，否則在CPU上（使用Pandas），并在必要時在底層同步。這使得用戶可以獲得統(tǒng)一的CPU/GPU體驗，為Pandas工作流程提供卓越的性能。

Nvidia使用DuckDB的新版H2O.ai數(shù)據(jù)庫樣本測試了性能提升。測試是在一個5GB的數(shù)據(jù)集上進行的，包含了連接和高級分組操作。結果顯示，在CPU上運行的Pandas平均需要約5分鐘7秒來執(zhí)行這兩項任務，而在經(jīng)過RAPIDS cuDF加速的Pandas上執(zhí)行這兩項任務的平均時間只需約1.5秒。

GPU加速的Pandas目前以beta版形式在RAPIDS版本23.10的開源項目中提供，公司表示它將很快添加到Nvidia AI Enterprise中。這一新功能將有望使更多數(shù)據(jù)科學家受益，特別是那些需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的用戶。

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