O RAPIDS cuDF promove uma aceleração de performance para os usuários de pandas, um popular framework de análise de dados em Python, que pode alcançar até 150 vezes mais velocidade sem necessidade de alterações no código dos usuários 🤯.

A única coisa que precisa ser feita agora no Google Colab é adicionar a seguinte linha aos seus códigos antes da importação do pacote pandas. Nos nossos testes o ganho de performance foi de 24 vezes. Aqui você pode ter acesso ao exemplo criado pela infinitepy.com que demonstra esse ganho de performance.

Em benchmarks, cuDF reduziu o tempo de processamento de minutos para apenas 1 a 2 segundos ao analisar datasets de 5 GB, utilizando a capacidade de processamento da GPU em vez de apenas CPUs. No Google Colab, especificamente, cuDF pode aumentar a performance até 50 vezes.

RAPIDS é um conjunto de bibliotecas open-source, desenvolvidas pela NVIDIA, que utilizam GPUs para acelerar pipelines de ciência de dados e analytics. Seu objetivo é otimizar e transformar esses processos, reduzindo significativamente o tempo de execução das tarefas que envolvem grandes volumes de dados.

cuDF é uma biblioteca de DataFrame GPU desenvolvida como parte do projeto RAPIDS. Ela oferece uma API semelhante à do pandas, permitindo o carregamento, filtro e manipulação de dados com a vantagem de utilizar GPUs para computação acelerada. A mais recente versão do cuDF permite a aceleração de código pandas existente sem modificações, integrando uma experiência unificada de processamento CPU/GPU.

Conclusão

pandas é uma das bibliotecas mais usadas para análise de dados em Python, mas apresenta limitações de performance à medida que o volume de dados cresce.

O RAPIDS cuDF resolve esse problema, acelerando o processamento com GPUs e mantendo a familiar API do pandas, tudo sem necessidade de mudanças no código. Isso tem potencial para transformar significativamente workflows de análise de dados, especialmente em ambientes como Google Colab. O resultado é que os cientistas de dados podem continuar utilizando pandas com eficiência, mesmo ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

Para mais detalhes acesse:

• RAPIDS cuDF Accelerates pandas Nearly 150x with Zero Code Changes

• RAPIDS cuDF Instantly Accelerates pandas up to 50x on Google Colab

• Accelerating Pandas with Zero Code Change using RAPIDS cuDF

• RAPIDS - GPU Accelerated Data Science