Это приложение для Linux с именем cuDF, последний выпуск которого можно загрузить как v23.10.00.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием cuDF с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
CUDF
ОПИСАНИЕ:
Созданная на основе формата столбцовой памяти Apache Arrow, cuDF представляет собой библиотеку GPU DataFrame для загрузки, объединения, агрегирования, фильтрации и других манипуляций с данными. cuDF предоставляет API-интерфейс, похожий на pandas, который будет знаком инженерам по данным и специалистам по данным, поэтому они могут использовать его, чтобы легко ускорить свои рабочие процессы, не вдаваясь в подробности программирования CUDA. Дополнительные примеры см. в нашей полной документации по API или в наших более подробных блокнотах. cuDF можно установить с помощью conda (miniconda или полного дистрибутива Anaconda) с канала rapidsai. cuDF поддерживается только в Linux и с версиями Python 3.7 и выше. Набор программных библиотек с открытым исходным кодом RAPIDS призван обеспечить выполнение сквозных конвейеров обработки данных и аналитики исключительно на графических процессорах. Он использует примитивы NVIDIA® CUDA® для низкоуровневой оптимизации вычислений, но демонстрирует параллелизм графического процессора и высокоскоростную память с помощью удобных интерфейсов Python.
Особенности
- cuDF поддерживается только в Linux и в версиях Python 3.7 и выше.
- Набор программных библиотек с открытым исходным кодом RAPIDS дает вам свободу выполнять сквозные конвейеры обработки данных и аналитики исключительно на графических процессорах.
- Плавное масштабирование от рабочих станций с графическим процессором до серверов с несколькими графическими процессорами и многоузловых кластеров с помощью Dask
- Ускорьте свою цепочку инструментов Python для анализа данных с минимальными изменениями кода и без необходимости изучения новых инструментов
- cuDF предоставляет API-интерфейс, похожий на pandas, который будет знаком инженерам данных и специалистам по данным.
- Построен на основе формата столбцовой памяти Apache Arrow.
Язык программирования
C + +
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/cudf.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.