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테이블형 데이터를 위한 GPU 가속 DataFrame 라이브러리로, pandas와 유사한 API와 코드 수정 없이 pandas를 가속하는 기능을 제공합니다.

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어떤 프로젝트인가요?

cuDF는 테이블형 데이터를 처리하는 GPU 가속 DataFrame 라이브러리입니다. Python 패키지는 pandas API를 미러링하므로, pandas용으로 작성한 코드를 거의 수정하지 않고 NVIDIA GPU에서 실행할 수 있습니다. 핵심 구성 요소인 libcudf는 Apache Arrow 호환 데이터 구조와 테이블용 기본 알고리즘을 기반으로 만든 CUDA C++ 라이브러리입니다.

프로젝트는 여러 패키지로 나뉩니다. cudf는 pandas 스타일의 DataFrame API를 제공하고, cudf.pandas는 수정하지 않은 pandas 스크립트나 Jupyter 노트북을 GPU에서 실행해 가속할 수 있습니다. pylibcudf는 libcudf용 Cython 바인딩을 제공하며, dask-cudf는 Dask DataFrame용 GPU 백엔드를, cudf-polars는 Polars 지연 쿼리용 GPU 엔진을 제공합니다.

CUDA 버전 접미사(cu12 또는 cu13 등)가 붙은 pip 패키지와 RAPIDS 채널의 conda 패키지로 설치할 수 있으며, nightly 빌드도 제공됩니다. NVIDIA CUDA-X 라이브러리 제품군의 일부이며, Spark 가속기 플러그인과 Velox-cuDF 같은 다른 프로젝트도 이를 기반으로 합니다.

핵심 기능

  • 01pandas와 대부분 호환되는 DataFrame API를 제공합니다.
  • 02`python -m cudf.pandas`를 통해 수정하지 않은 pandas 코드를 가속합니다.
  • 03engine="gpu"를 사용해 Polars 지연 쿼리용 GPU 엔진을 제공합니다.
  • 04dask-cudf를 통해 Dask DataFrame용 GPU 백엔드를 제공합니다.
  • 05CUDA C++에서 Apache Arrow 호환 열 지향 데이터 구조를 기반으로 구축되었습니다.

활용 사례

  • 기존 pandas 데이터 처리 스크립트를 다시 작성하지 않고 NVIDIA GPU에서 더 빠르게 실행하기.
  • Python에서 테이블형 데이터에 대한 대규모 groupby, 필터링 및 집계 작업 실행하기.
  • Dask 또는 Polars 파이프라인에 GPU 가속 추가하기.
  • libcudf를 기반으로 GPU 가속 SQL 또는 데이터 처리 엔진 구축하기.

빠른 시작

  1. 1

    pip으로 CUDA 12용 cudf 패키지를 설치합니다

    pip install cudf-cu12
  2. 2

    cudf를 가져와 pandas처럼 사용하여 parquet 파일을 읽고 groupby를 실행합니다

사용 전 알아둘 점

  • 호환되는 드라이버와 CUDA 버전을 갖춘 NVIDIA GPU가 필요합니다.
  • PyPI에서 설치할 때는 -cu## 접미사로 CUDA 메이저 버전을 맞춰야 합니다.

포함된 컬렉션

GPU로 AI를 학습하고 실행하는 도구데이터 과학 학습서 & 도구

토픽

#gpu#dataframe#pandas#cuda#data-analysis#dask#polars#arrow#cpp#cudf

자주 묻는 질문

cudf은(는) 무엇인가요?
테이블형 데이터를 위한 GPU 가속 DataFrame 라이브러리로, pandas와 유사한 API와 코드 수정 없이 pandas를 가속하는 기능을 제공합니다. cuDF는 테이블형 데이터를 처리하는 GPU 가속 DataFrame 라이브러리입니다. Python 패키지는 pandas API를 미러링하므로, pandas용으로 작성한 코드를 거의 수정하지 않고 NVIDIA GPU에서 실행할 수 있습니다. 핵심 구성 요소인 libcudf는 Apache Arrow 호환 데이터 구조와 테이블용 기본 알고리즘을 기반으로 만든 CUDA C++ 라이브러리입니다.
cudf은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
cudf은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
cudf은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. cudf의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
cudf은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
기존 pandas 데이터 처리 스크립트를 다시 작성하지 않고 NVIDIA GPU에서 더 빠르게 실행하기. Python에서 테이블형 데이터에 대한 대규모 groupby, 필터링 및 집계 작업 실행하기. Dask 또는 Polars 파이프라인에 GPU 가속 추가하기. libcudf를 기반으로 GPU 가속 SQL 또는 데이터 처리 엔진 구축하기.
cudf는 어떻게 설치하나요?
pip으로 CUDA 12용 cudf 패키지를 설치합니다: pip install cudf-cu12 cudf를 가져와 pandas처럼 사용하여 parquet 파일을 읽고 groupby를 실행합니다
cudf은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/cudf

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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