GPU 处理 - cuDF 安装问题（O/S 或硬件问题？）

GPU processing - cuDF install problem (O/S or hardware issue?)

我的目标是探索具有 10,000 到 10M+ 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。

我发现混合结果：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）。还有板载显卡。

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

CUDA/GPU Requirements

我听说 Pascal 体系结构是 preferred/optimal 而不是要求，但也许那是针对旧版本的 cuDF？就在今天早上，我听说它会在 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=0.13 python=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 from current channels:

  • cudf=0.13

Current channels:

To search for alternate channels that may provide the conda package you'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，我只找到 Linux 个安装。

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 运行 在 Win-64 中，尽管这个较旧的 post 建议我可能需要从源代码构建：

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）。

这里是 cuDF 维护者。

目前，原生 Windows 环境支持 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，本机 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 支持的推动。

显然 . Here 可以在 Linux 的 Windows 子系统上找到使用 NVIDIA CUDA 的指南。

Getting started with running CUDA on WSL requires you to complete these steps in order:

1. Installing the latest builds from the Microsoft Windows Insider Program

2. Installing the NVIDIA preview driver for WSL 2

3. Installing WSL 2

关于安装 Microsoft Windows Insider Program

最新版本的重要说明

Ensure that you install Build version 20145 or higher.

You can check your build version number by running winver via the Windows Run command. (Source)

希望明年能够发布满足构建版本 20145 或更高要求的 Windows 版本，然后就不需要 运行 构建“内部程序”。

Source for Windows 10 release information.

Here 将能够关注有关 Windows.

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