加速 Pandas | WSL2 安裝 cuDF
前言
加速 Pandas | WSL2 安裝 cuDF
前言
Pandas 是許多數據科學家和分析師不可或缺的工具。它的直觀性和靈活性使得數據操作和分析變得輕而易舉。然而，當面對大規模數據集時，Pandas 常見的性能瓶頸開始浮現。現在有許多加速 Pandas 的方式，本文將探討 cuDF ，一個利用 GPU 加速能力，一步一步帶大家在 WSL2 上安裝 cuDF。
安裝 cuDF
步驟1：準備 WSL2 環境
在安裝 cuDF 之前，首先需要確保你的 Windows 系統中已安裝並配置好了 WSL2。WSL2 不僅提供了一個完整的 Linux 環境，而且還支持直接與 Windows 文件系統交互，為高性能計算提供了理想的平台。若你尚未安裝 WSL2，可以參考 Microsoft 官方指南 進行安裝。
步驟2：安裝 CUDA
cuDF 的高效運作依賴於 NVIDIA 的 CUDA 技術。因此，安裝 CUDA 是實現 GPU 加速的前提。可以參考我前篇文章 WSL2 安裝 cuda 與 PyTorch
步驟3：安裝 cuDF
首先他對電腦有一些限制，可以查看你的電腦是否有符合再繼續：
- OS: Windows 11 with Ubuntu 22.04 instance for WSL2. - WSL Version: WSL2 (WSL1 not supported) . - GPU: GPUs with Compute Capability 7.0 or higher (16GB+ GPU RAM is recommended) .
之後我們需要安裝 conda-libmamba-solver，這是 Conda 的一個組件，它使用 libmamba 作為底層的解析器來處理包的依賴關係和環境解析。 libmamba 是 Mamba 專案的核心部分，Mamba 是 Conda 的一個替代品，旨在提供更快的包管理和解析能力，有興趣可以去 Mamba github 看相關內容。
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conda install -n base conda-libmamba-solver
安裝完後就可以在 rapids 的 官網 上找到你對應的安裝指令：
你的 CUDA 版本可以使用 nvidia-smi 來查看。
如果你照著上面的指令安裝，那麼安裝完後會建立一個新的 conda env: rapids-23.12，進到 env 中就可以檢查 cudf 是否安裝成功。
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conda activate rapids-23.12
conda list
