python - GPU 处理 - cuDF 安装问题(O/S 或硬件问题？)

Question

我的目标是探索具有 10,000 到 1000 万条以上记录的表格数据的 GPU 加速。我最熟悉 Pandas，因此 cuDF 似乎是一个不错的起点。

我发现关于 cuDF 是否会在我的系统上运行(Windows 7 Pro 64 位、i7-6820HQ、32GB RAM、NVidia Quadro M2000M 4GB)的混合结果。还有一个板载显卡。

根据 gitHub 页面 ( https://github.com/rapidsai/cudf ):

CUDA/GPU Requirements

• CUDA 10.0+(是 - 我有 v10.1.120)
• NVIDIA 驱动程序 410.48+(是 - 我有 432.06)
• Pascal 架构或更好(否 - Maxwell)

我听说 Pascal 架构是首选/最佳而不是要求，但也许这是针对旧版本的 cuDF？就在今天早上，我听说它将在 Win 64 上运行，尽管性能优势也可能会降低。尽管如此，我还是有兴趣试一试。

当我使用针对我的 CUDA 版本的推荐命令从 conda 提示符(python 3.6 env)安装时:

conda install -c rapidsai -c nvidia -c numba -c conda-forge cudf=0.13python=3.6 cudatoolkit=10.1

我得到:

Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment:failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

PackagesNotFoundError: The following packages are not available fromcurrent channels:

• cudf=0.13

Current channels:

• https://conda.anaconda.org/rapidsai/win-64
• https://conda.anaconda.org/rapidsai/noarch
• https://conda.anaconda.org/nvidia/win-64
• https://conda.anaconda.org/nvidia/noarch
• https://conda.anaconda.org/numba/win-64
• https://conda.anaconda.org/numba/noarch
• https://conda.anaconda.org/conda-forge/win
• https://conda.anaconda.org/conda-forge/noa
• https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
• https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
• https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
• https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
• https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-6
• https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarc

To search for alternate channels that may provide the conda packageyou're looking for, navigate to

https://anaconda.org

and use the search bar at the top of the page.

当我转到 anaconda.org 并搜索 cuDF(或 RAPIDS)时，我找到的都是 Linux 安装。

我今天早些时候参加了一个 Anaconda 赞助的网络研讨会，演讲者说它将在 Win-64 中运行，尽管这篇较旧的帖子表明我可能需要从源代码构建:

Package not found error while installing CuSpatial or CuDf library

我还没准备好尝试从源代码构建。我只是在浪费时间吗？感谢推荐(用于使用我的系统或替代包解决 cuDF)。

Answer 1

这里是 cuDF 维护者。

目前，在 native Windows 环境中支持 cuDF 或任何其他 RAPIDS 库。此处存在跟踪 Windows 支持的问题:https://github.com/rapidsai/cudf/issues/28 .

一般来说， native Windows 支持不是我们的优先事项，特别是考虑到目前处于公开测试阶段的 WSL2 中对 GPU 支持的插入。