यह cuDF नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v23.10.00.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
cuDF नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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सीयूडीएफ
वर्णन
Apache Arrow columnar मेमोरी फॉर्मेट के आधार पर निर्मित, cuDF लोड करने, जुड़ने, एकत्र करने, फ़िल्टर करने और अन्यथा डेटा में हेरफेर करने के लिए एक GPU DataFrame लाइब्रेरी है। सीयूडीएफ एक पांडा-जैसी एपीआई प्रदान करता है जो डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों से परिचित होगा, इसलिए वे सीयूडीए प्रोग्रामिंग के विवरण में जाने के बिना आसानी से अपने वर्कफ़्लोज़ को तेज करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। अतिरिक्त उदाहरणों के लिए, हमारे संपूर्ण API दस्तावेज़ों को ब्राउज़ करें, या हमारी अधिक विस्तृत नोटबुक देखें। cuDF को रैपिडसाई चैनल से कोंडा (मिनीकोंडा, या पूर्ण एनाकोंडा वितरण) के साथ संस्थापित किया जा सकता है। सीयूडीएफ केवल लिनक्स पर समर्थित है, और पायथन संस्करण 3.7 और बाद में। ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी के RAPIDS सूट का उद्देश्य जीपीयू पर पूरी तरह से एंड-टू-एंड डेटा साइंस और एनालिटिक्स पाइपलाइनों के निष्पादन को सक्षम करना है। यह निम्न-स्तरीय कंप्यूट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए NVIDIA® CUDA® आदिम पर निर्भर करता है, लेकिन उपयोगकर्ता के अनुकूल पायथन इंटरफेस के माध्यम से GPU समानता और उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी गति को उजागर करता है।
विशेषताएं
- सीयूडीएफ केवल लिनक्स पर समर्थित है, और पायथन संस्करण 3.7 और बाद में
- ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी का RAPIDS सूट आपको जीपीयू पर पूरी तरह से एंड-टू-एंड डेटा साइंस और एनालिटिक्स पाइपलाइनों को निष्पादित करने की स्वतंत्रता देता है।
- जीपीयू वर्कस्टेशन से मल्टी-जीपीयू सर्वर और डस्क के साथ मल्टी-नोड क्लस्टर तक निर्बाध रूप से स्केल करें
- न्यूनतम कोड परिवर्तन और सीखने के लिए कोई नया उपकरण नहीं होने के साथ अपने पायथन डेटा साइंस टूलचैन को गति दें
- सीयूडीएफ एक पांडा-जैसी एपीआई प्रदान करता है जो डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों से परिचित होगा
- Apache Arrow columnar memory format के आधार पर निर्मित
प्रोग्रामिंग भाषा
सी + +
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
