GPU赋能Pandas：cuDF打破大规模数据处理瓶颈，多场景提速20倍以上

NVIDIA cuDF库的出现，为解决Pandas在处理大规模数据集时遇到的性能瓶颈提供了新的解决方案。该库允许用户利用GPU的并行计算能力，无需重写代码即可大幅提升数据处理速度。

在金融时序数据分析领域，cuDF能将涉及groupby.agg()和时间窗口计算（如移动平均）的操作速度提升高达20倍，将原本需要数分钟的处理流程缩短至数秒。对于包含大量文本字段的业务数据分析，例如分析职位描述的长度，cuDF能够显著加速read_csv、字符串长度计算及DataFrame合并等操作，实现高达30倍的性能提升，有效解决了CPU环境下文本数据处理的内存消耗大和速度慢的问题。

在构建交互式数据仪表板方面，cuDF能将GPU加速应用于实时数据过滤操作（如.between()和.isin()），使得在730万条地理位置数据上进行查询响应近乎瞬时，从而提供流畅的用户体验。此外，通过统一虚拟内存（UVM）技术，cuDF支持处理超出GPU显存容量的大型数据集，通过智能数据分页机制，有效缓解了内存限制。

cuDF的引入，意味着用户无需复杂的代码重构，即可利用现有GPU资源，通过简单的配置即可实现Pandas工作流的性能飞跃。对于Polars用户，其内置的GPU引擎同样基于NVIDIA cuDF，提供了类似的加速能力。

3 pandas Workflows That Slowed to a Crawl on Large Datasets—Until We Turned on GPUs | NVIDIA Technical Blog

If you work with pandas, you’ve probably hit the wall. It’s that moment when your trusty workflow, so elegant on smaller datasets, grinds to a halt on a large one. A script that once took seconds now…

NVIDIA Technical BlogJamil Semaan