scverse/rapids-singlecell

解決的問題

透過將常見的分析工作流程從 CPU 移至 GPU，解決大規模單細胞資料集分析中的效能瓶頸，大幅加快計算速度。

運作方式

此套件使用以 AnnData 為優先的 API，並利用 CuPy 與 NVIDIA RAPIDS 在 GPU 上執行運算。設計上與 Scanpy API 兼容度極高，使用者無需大幅修改程式碼，即可將工作流程轉移至 GPU 加速。

適用對象

需要更有效率處理大型資料集的單細胞分析研究人員與資料科學家。

主要特色

• GPU 加速：使用 AnnData 加速常見的單細胞工作流程。
• 生態系統相容性：與 Scanpy、Squidpy、decoupler 及 pertpy 整合並維持相容性。
• 安裝簡單：可透過 PyPI 與 Conda 安裝。