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NVIDIA 的 RAPIDS cuDF 使 pandas 在大型数据集上的性能提升了 30 倍
NVIDIA 发布了 RAPIDS cuDF 统一内存，在大型和文本密集型数据集上将 pandas 性能提高了 30 倍。
Polars推出GPU引擎，采用RAPIDS cuDF提升数据处理能力
Polars发布了由RAPIDS cuDF驱动的GPU引擎，在NVIDIA GPU上将数据处理速度提升最多13倍。现已开放测试。
NVIDIA RAPIDS 24.10 提升了 NetworkX 和 Polars 的 GPU 加速能力
NVIDIA RAPIDS 24.10 引入了 GPU 加速的 NetworkX 和 Polars，无需更改代码，从而增强了与 Python 3.12 和 NumPy 2.x 的兼容性，以改善数据处理。
利用 RAPIDS cuML 在 GPU 上增强 UMAP 性能
RAPIDS cuML 通过使用 GPU 加速引入了更快、更具可扩展性的 UMAP 实现，解决了大型数据集处理中面临的挑战，并通过新算法提升了性能。
NVIDIA 的 RAPIDS cuDF 通过统一虚拟内存增强 pandas
NVIDIA 的 RAPIDS cuDF 利用统一虚拟内存，将 pandas 的性能提升 50 倍，实现与现有工作流程的无缝集成和 GPU 加速。