第一部分：引言与GPU加速 Python 工具的简介
随着大数据的崛起和技术的进步，现代定量分析的任务已经不再仅仅是传统的数值计算。当我们谈论海量数据和复杂算法时，执行速度和计算效率显得尤为重要。幸运的是，有了开源GPU加速Python工具，如RAPIDS AI项目、Numba、cuDF和Dask，我们可以轻松高效地处理这些任务。在本篇文章中，我们将详细介绍这些工具，并给出一些实际的应用示例，帮助你更好地理解它们的应用范围和优势。
1.1 RAPIDS AI 项目
RAPIDS AI 是一套开放源代码的软件库，它为大数据的端到端数据科学和分析提供了一个GPU加速的平台。利用RAPIDS，你可以实现数据加载、数据处理、机器学习以及高级分析的全过程，而这一切都是在GPU上完成的，从而大大提高了运行速度。
1.2 Numba
Numba 是一个Python JIT (Just-In-Time) 编译器，它可以将Python函数转换成优化的机器代码，用于CPU或GPU执行，而不需要改变原始的Python代码。使用Numba，我们可以轻松地为CPU或NVIDIA的CUDA GPU编写高性能函数。
1.3 cuDF
cuDF是RAPIDS的一个核心组件，它提供了一个和Pandas类似的DataFrame结构，但是优化了GPU加速。这意味着对于数据操作和处理，你可以在cuDF上得到与Pandas相似的体验，但速度快得多。
1.4 Dask
Dask