使用这七个支持GPU的替代方案提升Python数据科学速度
realtime news Aug 02, 2025 10:40
了解如何使用cuDF、cuML和cuGraph等GPU加速库来加速Python数据科学工作流程，以更快地进行数据处理和模型训练。
Python在数据科学领域的受欢迎程度毋庸置疑，但随着数据集的增长，对速度的需求变得至关重要。根据NVIDIA的说法，现已有多种替代方案可以在很少代码变更的情况下，利用GPU加速来显著加快Python数据科学工作流程。这些替代方案承诺能够提升pandas、scikit-learn和XGBoost等流行库的性能。
提升pandas和Polars性能
数据准备是数据科学项目中的基础步骤，它可能耗时很长。NVIDIA的cuDF库通过实现pandas的GPU加速提供了解决方案。只需加载cudf.pandas扩展，pandas指令即可在GPU上执行，保持相同的代码同时提高速度。
以速度著称的Polars也可以从GPU加速中受益。通过使用cuDF支持的引擎，Polars可以利用GPU进行操作，进一步增强其性能能力。
利用scikit-learn和XGBoost加速模型训练
使用大型数据集训练模型可能成为Python工作流程中的瓶颈。然而，scikit-learn和XGBoost现在可以通过GPU支持更快地运行。使用cuML，scikit-learn模型可以更高效地训练，而无需更改现有代码。同样，通过设置一个简单的参数，可以激活XGBoost的内置GPU加速，显著减少训练时间。
探索性机器学习和聚类的增强
探索性数据分析和聚类是模型训练前的关键步骤。像UMAP和HDBSCAN这样的工具在大数据集上可能运行缓慢，但现在可以通过cuML的GPU加速更快地运行。通过加载cuml.accel扩展，这些工具可以快速处理更大的数据集，从而更快地获取见解。
使用NetworkX进行图分析
NetworkX是用于图分析的热门库，但在大数据集上面临性能挑战。引入的nx-cugraph，一个GPU加速的后端，通过无需代码更改实现了NetworkX的GPU加速，从而能够高效分析复杂的图结构。
对于渴望提升工作流程的开发者和数据科学家，NVIDIA在其官方博客上提供了综合示例和启动代码。通过集成这些GPU加速库，Python用户可以实现更快速的数据处理和模型训练，显著优化其数据科学操作。
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