Nvidia ha lanzado una nueva versión de RAPIDS cuDF que, según afirman, permite ejecutar pandas en la GPU con un aumento de rendimiento de hasta 150 veces.
RAPIDS cuDF es una biblioteca Python de dataframes para GPU basada en Apache Arrow. Gracias al nuevo modo de aceleración de pandas, se puede ejecutar código pandas sin modificaciones en un entorno con aceleración GPU, logrando mejoras de rendimiento de hasta 150 veces.
Esta nueva versión de RAPIDS cuDF soluciona las limitaciones previas al usar cuDF, ofreciendo una experiencia unificada CPU/GPU. Esto permite ejecutar código pandas en un entorno con aceleración GPU sin necesidad de realizar cambios.
Las pruebas de rendimiento muestran que pandas acelerado con RAPIDS cuDF es significativamente más rápido que pandas ejecutado en una CPU.
Esta nueva funcionalidad se integrará pronto en Nvidia AI Enterprise, resultando muy útil para científicos de datos que desean seguir utilizando pandas para el procesamiento de grandes conjuntos de datos.
