NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода

В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

Drop-in замены в коде:

- `pandas` `%load_ext cudf.pandas`

- `polars`  `.collect(engine="gpu")`

- `scikit-learn`  `%load_ext cuml.accel`

- `xgboost`  `device="cuda"`

- `umap`  `%load_ext cuml.accel`

- `hdbscan`  `%load_ext cuml.accel`

- `networkx`  `%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True`

Плюсы:

- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).

- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.

- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

Источник: vk.com

Комментарии: