NVIDIA、RTX搭載PCでpandasを最大100倍高速化する「RAPIDS cuDF」を発表

NVIDIAは、GPUアクセラレーションデータサイエンスライブラリ群「RAPIDS」の一部であるcuDFを用いることで、Pythonの代表的なデータ分析ライブラリ「pandas」の処理速度をRTX搭載のAI PCやワークステーション上で最大100倍高速化できると発表した。

pandasとGPUアクセラレーション

pandasはデータの読み込み・加工・集計など、データサイエンスの現場で最も広く使われているPythonライブラリの一つだが、大規模なデータセットを扱う際にはCPU処理がボトルネックとなりやすい。cuDFはpandasのAPIと互換性を保ちながら、内部処理をGPU上で実行することで、コードをほとんど変更することなく大幅な高速化を実現するという。

RTX AI PCでの活用

従来はデータセンター向けGPUで提供されることが多かったRAPIDSのアクセラレーション技術を、個人のRTX搭載AI PCやワークステーションでも利用できるようにすることで、データサイエンティストが手元の環境で大規模データの前処理や探索的分析を高速に行えるようになるとしている。これにより、モデル開発前段階のデータ準備工程の効率化が進むことが期待される。