高性能計算

GPU 加速、CUDA 與高性能資料處理。

🚀 GPU 加速

cuDF - GPU 加速 DataFrame

• cuDF GPU 資料處理

💡 高性能資料處理

cuDF 應用

cuDF 是 RAPIDS 生態系統的一部分，提供 GPU 加速的 DataFrame 操作。

主要特點

• 與 Pandas 相似的 API
• GPU 加速的資料處理
• 支援大規模資料集
• 整合 CUDA 生態系統

使用場景

• 大規模資料清理
• 高速特徵工程
• 快速資料聚合
• 即時資料分析

🎯 實戰應用

資料處理流程

1. 安裝 cuDF

   • 確認 CUDA 環境
   • 安裝 RAPIDS 套件
   • 驗證 GPU 可用性

2. 資料載入

   • 從 Pandas 轉換到 cuDF
   • 直接讀取大型檔案
   • GPU 記憶體管理

3. 資料處理

   • GPU 加速的運算
   • 平行化處理
   • 效能優化

4. 結果匯出

   • 轉回 Pandas
   • 儲存處理結果
   • 整合到機器學習流程

🔗 相關資源

機器學習整合

• PyTorch GPU 訓練 → 深度學習與 PyTorch
• 大規模資料處理 → 機器學習基礎

CUDA 生態

• GPU 程式設計
• CUDA 核心概念
• RAPIDS 完整套件

最後更新: 2025-12-01