প্রকল্প সম্পর্কে

NVIDIA cuDF (উচ্চারণ "কু-ডি-এফ") হল একটি Apache 2.0 লাইসেন্সযুক্ত, GPU-ত্বরান্বিত DataFrame লাইব্রেরি, যা ট্যাবুলার ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি NVIDIA CUDA-X স্যুটের GPU-ত্বরান্বিত লাইব্রেরিগুলির একটি অংশ। cuDF ইকোসিস্টেমটি একাধিক লাইব্রেরি নিয়ে গঠিত: - libcudf: একটি CUDA C++ লাইব্রেরি, যাতে Apache Arrow-সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা স্ট্রাকচার এবং ট্যাবুলার ডেটার জন্য মৌলিক অ্যালগরিদম রয়েছে। - pylibcudf: একটি Python লাইব্রেরি, যা libcudf-এর জন্য Cython বাইন্ডিং প্রদান করে। - cudf: একটি Python লাইব্রেরি, যা pandas API-এর অনুরূপ একটি DataFrame লাইব্রেরি প্রদান করে, সাথে cudf.pandas-ও রয়েছে, যা বিদ্যমান pandas কোডের জন্য একটি শূন্য-কোড-পরিবর্তন এক্সিলারেটর। এটি `python -m cudf.pandas` দিয়ে চালানো যায় বা Jupyter এক্সটেনশন হিসেবে লোড করা যায়। - cudf-polars: একটি Python লাইব্রেরি, যা Polars-এর জন্য একটি GPU ইঞ্জিন প্রদান করে, যাতে `collect(engine="gpu")` কল করে লেজি API অপারেশনগুলো GPU-তে চালানো যায়। - dask-cudf: একটি Python লাইব্রেরি, যা Dask DataFrames-এর জন্য একটি GPU ব্যাকএন্ড প্রদান করে। cuDF ব্যবহার করে এমন উল্লেখযোগ্য প্রকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে Spark RAPIDS (Apache Spark-এর জন্য একটি GPU এক্সিলারেটর প্লাগইন), Velox-cuDF (একটি Velox এক্সটেনশন মডিউল যা GPU-তে Velox প্ল্যান চালায়), এবং Sirius (একটি GPU-নেটিভ SQL ইঞ্জিন যা DuckDB-এর মতো লাইব্রেরিগুলির জন্য এক্সটেনশন প্রদান করে)। ইনস্টলেশন pip (CUDA সংস্করণ-নির্দিষ্ট সাফিক্স যেমন -cu12 বা -cu13 সহ), conda (rapidsai চ্যানেলের মাধ্যমে), অথবা সোর্স থেকে করা যায়। লাইব্রেরিটি Parquet ফাইল পড়া, null মান সহ অনুপস্থিত সারি বাদ দেওয়া, এবং groupby অ্যাগ্রিগেশন সম্পাদন সহ বিভিন্ন ডেটা প্রক্রিয়াকরণ অপারেশন সমর্থন করে। লাইব্রেরিটি কমিউনিটি অবদানের জন্য উন্মুক্ত এবং NVIDIA দ্বারা সক্রিয়ভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। প্রশ্ন ও আলোচনা RAPIDS Slack ওয়ার্কস্পেসে পোস্ট করা যেতে পারে।