Parte 1: Introducción e introducción a las herramientas Python aceleradas por GPU
Con el auge del big data y los avances tecnológicos, las tareas del análisis cuantitativo moderno ya no son sólo cálculos numéricos tradicionales. Cuando hablamos de datos masivos y algoritmos complejos, la velocidad de ejecución y la eficiencia computacional son particularmente importantes. Afortunadamente, con herramientas Python de código abierto aceleradas por GPU, como el proyecto RAPIDS AI, Numba, cuDF y Dask, podemos manejar estas tareas de manera fácil y eficiente. En este artículo, presentaremos estas herramientas en detalle y brindaremos algunos ejemplos de aplicaciones prácticas para ayudarlo a comprender mejor el alcance y las ventajas de su aplicación.
1.1 Proyecto RAPIDS IA
RAPIDS AI es un conjunto de bibliotecas de software de código abierto que proporciona una plataforma acelerada por GPU para la ciencia de datos de un extremo a otro y el análisis de big data. Con RAPIDS, puede realizar todo el proceso de carga de datos, procesamiento de datos, aprendizaje automático y análisis avanzado, y todo esto se completa en la GPU, lo que mejora en gran medida la velocidad de ejecución.
1.2 Número
Numba es un compilador Python JIT (Just-In-Time) que convierte funciones de Python en código de máquina optimizado para ejecución de CPU o GPU sin cambiar el código de Python original. Con Numba, podemos escribir fácilmente funciones de alto rendimiento para la CPU o la GPU CUDA de NVIDIA.
1,3 pies cúbicos
cuDF es un componente central de RAPIDS y proporciona una estructura de DataFrame similar a Pandas, pero optimizada para la aceleración de GPU. Esto significa que para la manipulación y el procesamiento de datos, puede obtener una experiencia similar a Pandas en cuDF, pero mucho más rápido.
1.4 guión
oscuro