它允许数据工程师和数据科学家通过类似于pandas的API轻松加速其工作流程，而无需深入研究CUDA编程的细节。cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。...Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
人们为什么仍然使用GPU？ 一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...但是在2007年，NVIDIA创建了CUDA。CUDA是一个并行计算平台，为开发人员提供API，使能够构建可以利用GPU进行通用处理的工具。...在并行处理大数据块的情况下，此设计比通用中央处理器（CPU）更有效的算法-Wikipedia上的CUDA文章 [2] 基本上，机器学习会执行处理大量数据的操作，因此GPU在执行ML任务时非常方便。...如果想跨多个GPU分配工作流，则还有Dask-cuDF库[5]。...rapids.ai/about.html [5]https://rapidsai.github.io/projects/cudf/zh/0.10.0/10min.html#When-to-use-cuDF-and-Dask-cuDF
笔者觉得，对于我来说一个比较好的使用场景是，代替并行，在pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。...读取、Series和DataFrame isna()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...这使该库更容易在公共接口之后添加新类型的内存分配器。0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。...1 2 dogs dig 7.5 None 2 3 cows moo -2.1 occasionally 2.2 pandas 与 cuDF切换 pandas
None sorted(my_list) 是复制一份列表并进行排序，它不会修改原始列表的数值，返回排序好的列表。...在 TensorFlow 中，排序方法是 tf.sort(my_tensor) ，返回的是一个排序好的 tensor 的拷贝。...正如官方文档说的： CUB 提供给 CUDA 编程模型的每一层提供了最好的可复用的软件组件。...通过下列代码来指定采用 GPU： gpu_tensor=my_pytorch_tensor.cuda() %time torch.sort(gpu_tensor) PyTorch 在面对一个数据量大于一百万行乘...另外，不要忘记通过 .cuda() 方法指定采用 GPU 来提高对大数据集的计算速度。 在大数据集通过 GPU 进行排序是很好的选择，但直接在 SQL 上排序也是有意义的。
CUDA Python 初版包含用于CUDA 驱动程式和执行阶段API 的Cython 与Python 包装函式。...我们可能会在未来版本中，提供用于CUDA 函式库如cuBLAS、cuFFT、cuDNN、nvJPEG 等的Pythonic 物件模型和包装函式。...以字串形式建构装置程式码，并使用CUDA C++ 执行阶段编译函式库NVRTC进行编译。...函式取得已编译的模块核心和执行配置参数。...使用以下命令剖析应用程式： nsys profile -s none -t cuda --stats=true CUDA Python 与用于CUDA 应用程式的互动式核心剖析工具
DASK是RAPIDS在GPU上进行分布式计算的集成组件。大家可以利用它将蒙特卡罗模拟计算分布到跨多个节点的多个GPU。 ?...cudf GPU数据模型中，以便在以后将其聚合到一个dask cuda分布式数据模型中。...使用Dask在DGX-中运行1600800万次模拟，代码示例如下： x = dask_cudf.from_delayed([delayed(get_option_price)(T=1.0, K=110.0...数据生成 在第1部分中我们使用Dask可以轻松地进行分布式计算。...通过使用RAPIDS/Dask，大规模的蒙特卡罗仿真可以很容易地分布在多个节点和多个GPU上，从而获得更高的精度。 在第2部分中，我们再现了论文的结果。
在今天的推文中，我们将使用一个全连接网络来学习亚式障碍期权的定价模式。采用蒙特卡罗模拟作为训练的定价依据。...加载库： import cupy import numpy as np import math import time import torch cupy.cuda.set_allocator(None...在训练方面，我们使用了一个高级库Ignite来训练PyTorch中的神经网络： ?...在本文中，我们将使用DASK在多核 GPU上生成数据集： import dask import dask_cudf from dask.delayed import delayed from dask_cuda...在PyTorch中计算二阶导数也很简单。我们只需要应用两次grad函数。
1.1 安装 1.2 背景 2 简单的demo 3 PageRank ---- 1 安装与背景 1.1 安装 Conda安装，https://github.com/rapidsai/cugraph： # CUDA...conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults cugraph cudatoolkit=10.0 # CUDA...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。...图1：cuGraph PageRank在不同数量的边缘和NVIDIA Tesla V 100上计算所用的时间 下图仅查看Bigdata数据集、5000万个顶点和19.8亿条边，并运行HiBench端到端测试
最后，在互操作性方面，许多CUDA Python数组和深度学习库（PyTorch、 MxNet、 Chainer、 CuPy和即将推出的 PaddlePaddle）采用DLPack和CUDA_Array_Interface...读取、Series和DataFrame isna()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。
GitHub：https://github.com/vaexio/vaex 3 Vaex vs Dask、Pandas、Spark Vaex与Dask不同，但与Dask DataFrames相似，后者是在...这意味着Dask继承了Pandas issues，比如数据必须完全装载到RAM中才能处理的要求，但Vaex并非如此。...Vaex和Dask都使用延迟处理。唯一的区别是，Vaex在需要的时候才计算字段，而Dask需要显式地使用compute函数。 数据需要采用HDF5或Apache Arrow格式才能充分利用Vaex。...如果你的机器有支持CUDA的NVIDIA显卡，Vaex 也支持通过CUDA加速。这对于加速计算开销很大的虚列的计算非常有用。 考虑下面的例子。...df.passenger_count < 3 select_n_passengers_ge3 = df.passenger_count >= 3 df.fare_amount.mean(selection=[None
这是为什么，是因为在自动求导机制中只保存叶子节点，也就是中间变量在计算完成梯度后会自动释放以节省空间，所以上面代码我们在计算过程中只得到了z对x的梯度。...grad是这个tensor的梯度，该函数返回grad，我们可以改变这个hook函数的返回值，但是不能改变其参数。...grad: tensor([ 2., 2., 2., 2.], device='cuda:0') input.grad: None Parameter containing: tensor([[ 8....发生上面现象的原因其实是pytorch的一个bug，一个问题，在pytorch的issue中有这样一个回答： 大意是我们的hook函数只会绑定在module中最后一个执行函数上，上面的MyNet在forward...在平时设计神经网络的时候并没有特意去设置require_grad这个参数，这是为什么。因为我们平时进行训练的是神经网络的权重，神经网络的权重才是我们要训练的参数，并不是输入也不是其他东西。
这是为什么，是因为在自动求导机制中只保存叶子节点，也就是中间变量在计算完成梯度后会自动释放以节省空间，所以上面代码我们在计算过程中只得到了z对x的梯度。...grad是这个tensor的梯度，该函数返回grad，我们可以改变这个hook函数的返回值，但是不能改变其参数。...grad: tensor([ 2., 2., 2., 2.], device='cuda:0') input.grad: None Parameter containing: tensor([[ 8....大意是我们的hook函数只会绑定在module中最后一个执行函数上，上面的MyNet在forward函数进行修改后，最后一个执行函数f1或f2发生了变化，所以导致的结果不同： 当– output =...在平时设计神经网络的时候并没有特意去设置require_grad这个参数，这是为什么。因为我们平时进行训练的是神经网络的权重，神经网络的权重才是我们要训练的参数，并不是输入也不是其他东西。
读者：程序执行正确, 但退出时崩溃在 main() 最后一个语句之后。为什么会这样？ 阿一：注意是否错误说明了 main(，是否把局部缓冲传给了 setbuf() 或 setvbuf()。...又或者问题出在注册于 atexit() 的清理函 数。 读者：为什么程序在一台机器上执行完美, 但在另一台上却得到怪异的结果？ 阿一：许多地方有可能出错。...下面是一些通常的检查要点: • 未初始化的局部变量 • 整数上溢, 特别是在一些 16 比特的机器上, 一些中间计算结果可能上溢, 象 a * b / c • 未定义的求值顺序 • 忽略了外部函数的说明..., 特别是返回值不是 int 的函数, 或是参数 “缩小” 或 可变的函数 • 复引用空指针 • malloc/free 的不适当使用: 假设 malloc 的内存都被清零、已释放的内存还 可用、再次释放已释放内存
数组对象上的__dlpack__(self, stream=None)和__dlpack_device__方法，它们将在from_dlpack中调用，以查询数组所在的设备（在多个 GPU 的情况下可能需要传入正确的流...例如：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask Array 使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切分成许多小数组。...例：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask 数组使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切割成许多小数组。...示例：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask Array 使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切分为许多小数组。...有关详细信息，请参阅 Dask 数组文档 和 Dask 数组与 NumPy 数组互操作性的范围。
与PySpark一样，dask不会提示您进行任何计算。准备好所有步骤，并等待开始命令.compute（）然后开始工作。 为什么我们需要compute() 才能得到结果?...你可能会想，为什么我们不能立即得到结果，就像你在Pandas手术时那样?原因很简单。Dask主要用于数据大于内存的情况下，初始操作的结果（例如，巨大内存的负载）无法实现，因为您没有足够的内存来存储。...这就是为什么要准备计算步骤，然后让集群计算，然后返回一个更小的集，只包含结果。这是目前分布式计算框架的一个通用的做法。...这两种语言都可以在jupiter notebook上运行，这就是为什么Julia在数据科学证明方面很受欢迎。 Julia语法 Julia是专门为数学家和数据科学家开发的。...这就是为什么在load_identity步骤中看不到任何延迟的原因，因为CSV读取之前已经进行了编译。 ? Modin 在结束有关Pandas替代品的讨论之前，我必须提到Modin库。
如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下： 设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据 使用dask将数据加载到Python中 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。安装完成后要导入必要的库。...= row["versions"] date = None for version in versions: if version["version"] ==...Bag上运行预处理辅助函数 如下所示，我们可以使用.map（）和.filter（）函数在Dask Bag的每一行上运行。...Milvus在30毫秒内返回了前10个结果，这个速度对我们来说还是非常不错的。
下文内容主要包括： 为什么需要Modin？ Modin厉害在哪里？ Modin使用方法 对比Modin和Pandas 对比Modin和其他加速库有何不同？...Modin VS Vaex Modin VS Dask Modin VS cuDF 为什么需要Modin？ Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。...Modin是一个Python第三方库，可以弥补Pandas在大数据处理上的不足，同时能将代码速度提高4倍左右。 Modin以Ray或Dask作为后端运行。...s = time.time() df = pd.read_csv("test.csv") e = time.time() print("Modin读取时间 = {}".format(e-s)) 返回...append() append在Pandas中用来添加新行，我们来看看Modin和Pandas做append操作时的速度差异。
那么为什么要增加一种数据类型？Option又是用来干什么的呢？...6 } 7 } 首先，不用再头疼该返回什么值了：出问题就直接返回None。...实际上这就是OOP和泛函编程概念之间的区别：泛函编程的风格就是在一些管子里进行数据读取，没有必要先取出来。...通过泛函编程的函数组合我们可以在不改变java源代码的情况下实现对java库函数的“升格”（lifting）。...实际上我们现在泛函编程中的风格要求是在调用某个函数时，这个函数要能接受Option类型传入参数及返回Option类型值。
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