> ML_KUTUPHANE // RAPIDS-CUDF_v1.0
RAPIDS cuDF
NVIDIA / RAPIDS — NVIDIA GPU'ları üzerinde tablo verilerini yükleme ve işleme kütüphanesi.
numerical-data-foundationsv24.08.0Apache-2.0qualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDA
Hedef Ortamlar (Targets):server
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +pandas benzeri DataFrame sorgularını doğrudan NVIDIA GPU belleğinde (VRAM) çalıştırma
- +Sıfır kod değişikliğiyle pandas hızlandırma modu (cudf.pandas)
- +Yüksek hızlı GPU tabanlı Parquet ve CSV ayrıştırıcıları
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -AMD, Intel veya Apple GPU donanımlarında çalışma
- -Düşük VRAM'e sahip (<8GB) sistemlerde verimli çalışma
- -Yapay sinir ağları eğitme
>Uygun İş Tipleri
- NVIDIA iş istasyonlarında ağır pandas veri hazırlıklarını hızlandırma
- XGBoost veya PyTorch öncesinde yüksek hızlı GPU tabanlı ETL
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Yalnızca CPU bulunan standart sunucu ortamları
- NVIDIA dışındaki donanımlar (Apple Silicon, AMD, mobil)
Veri Yerleşimi ve İkameti
Ana sunucu GPU belleği (VRAM).
Güvenlik Değerlendirmesi
Standart CUDA donanım izolasyonu.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:moderate
Maliyet Seviyesi:high-compute
> Bilinen Kısıtlamalar:
- Yalnızca hesaplama kabiliyeti 7.0 ve üzeri NVIDIA GPU'larda çalışır.
- VRAM boyutunu aşan veriler dask-cudf bellek taşma yapılandırması gerektirir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
RAPIDS cuDF Documentationofficial-docs • >=24.02.0, <=24.08.x
2026-09-25HIGH