Ilmuwan data Python yang kesulitan dengan kinerja lambat pada set data besar kini memiliki solusi untuk mempercepat alur kerja mereka. Dengan memanfaatkan akselerasi GPU melalui pustaka seperti NVIDIA cuDF, cuML, dan cuGraph, Anda dapat mencapai peningkatan kecepatan yang signifikan tanpa perlu memodifikasi kode yang sudah ada. Pustaka ini memungkinkan perangkat Python populer seperti pandas, Polars, scikit-learn, dan XGBoost untuk menangani beban kerja yang lebih besar secara lebih efisien.

Misalnya, pandas, yang merupakan bagian penting dalam ilmu data, kini dapat memanfaatkan akselerasi GPU hanya dengan memuat ekstensi cudf.pandas. Hal ini memungkinkan integrasi yang lancar dengan skrip yang ada, dan operasi pandas dioptimalkan secara otomatis untuk memanfaatkan sumber daya GPU. Demikian pula, Polars, yang dikenal dengan kemampuan pemrosesan data berkecepatan tinggi, kini dapat memanfaatkan daya GPU dengan mengonfigurasi mesin eksekusinya untuk menggunakan cuDF, yang selanjutnya meningkatkan kinerja.

Melatih model pembelajaran mesin seringkali memakan waktu menggunakan pustaka seperti scikit-learn dan XGBoost, tetapi akselerasi GPU dapat memberikan manfaat. Dengan hanya memuat ekstensi cuml.accel atau menetapkan satu parameter untuk mengaktifkan CUDA, pustaka ini dapat mengurangi waktu pelatihan secara signifikan, menghasilkan iterasi yang lebih cepat dan peningkatan model yang lebih efisien.

Selain itu, tugas pembelajaran mesin eksploratif seperti visualisasi UMAP dan pengelompokan HDBSCAN, yang biasanya melambat pada set data besar, dipercepat secara signifikan menggunakan mode akselerator cuML. Peningkatan ini memungkinkan penemuan pola dan identifikasi klaster yang cepat, sehingga menyederhanakan proses analisis data.

Akhirnya, bidang analitik grafik, yang sangat bergantung pada pustaka NetworkX, kini dapat diskalakan ke set data yang lebih besar tanpa hambatan kinerja berkat nx-cugraph backend yang diakselerasi GPU. Dengan menetapkan variabel lingkungan, pengguna dapat langsung mengaktifkan akselerasi GPU pada kode NetworkX mereka dan menganalisis hubungan kompleks dalam data mereka dengan lebih cepat.

Kemajuan ini memungkinkan para ilmuwan data memanfaatkan kecepatan dan efisiensi komputasi GPU sambil tetap mempertahankan praktik pengkodean mereka saat ini. Contoh dan kode awal untuk alur kerja yang dipercepat ini kini tersedia bagi siapa pun yang ingin meningkatkan proyek ilmu data mereka.