NVIDIA/cudf

何を解決するか

CPUからGPUにデータ操作タスクを移動することで、大規模なデータセットに対する操作を大幅に高速化します。

動作方法

cuDFはCUDAを活用してデータフレームを処理するライブラリのセットを提供します。C++コア（libcudf）にはApache Arrow準拠の構造が含まれ、Pythonバインディング（pylibcudf）と高レベルのPython API（cudf）も備えています。また、PolarsのGPUエンジンとして統合され、Dask DataFramesのGPUバックエンドとしても利用可能です。

対象ユーザー

pandas、Polars、またはDaskを使用し、NVIDIA GPUを活用して大規模な表形式データセットをより効率的に処理したいデータサイエンティストやエンジニア。

主な特徴

• pandas互換性: pandas APIを模倣するDataFrameライブラリと、既存のpandasスクリプトにゼロコード変更で利用可能なアクセラレータ（cudf.pandas）を提供。
• GPU加速: CUDA C++とApache Arrowを使用して、高速な表形式データ処理を実現。
• 広範な統合: Polars（cudf-polars経由）とDask（dask-cudf経由）のGPU加速をサポート。
• エコシステムサポート: Spark RAPIDSやSirius SQLエンジンなど、他の高性能ツールの基盤を提供。