accelerated-computing-cudf — скилл для Claude Code: GPU-таблицы
Скилл помогает писать код для cuDF и dask-cuDF: ускорять pandas-задачи на GPU, переносить ETL и проверять совпадение результатов.
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a claude-codeЧто делает accelerated-computing-cudf
Скилл подбирает способ работы с GPU-таблицами под задачу: cudf.pandas для небольших изменений в pandas-коде, явный API cuDF для переноса и настройки отдельных операций, dask-cuDF для наборов данных больше памяти GPU. Он охватывает чтение CSV и Parquet, соединения таблиц, группировки и обработку пропусков.
В рекомендациях есть проверка совместимости версий cuDF и CUDA, сравнение результатов с эталоном на pandas и советы по работе с памятью. Для dask-cuDF предлагается включить enable_cudf_spill=True; работу с GPU требует поддерживаемая NVIDIA-видеокарта и совместимый драйвер. На небольших данных накладные расходы передачи и запуска GPU могут перевесить ускорение, поэтому производительность стоит проверять на репрезентативном наборе.
Какие задачи решает
- перенести pandas-обработку таблиц на GPU
- прочитать CSV или Parquet в cuDF
- сверить результаты pandas и cuDF на пропусках и порядке строк
- распределить обработку данных между GPU через dask-cuDF
Примеры запросов агенту
- Перенеси этот pandas-код на cuDF и проверь совпадение результатов на небольшом срезе.
- Настрой чтение Parquet и группировку в cuDF, оставив промежуточные данные на GPU.
- Покажи, как обработать набор больше памяти GPU с помощью dask-cuDF и
enable_cudf_spill=True.
Как установить accelerated-computing-cudf
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/accelerated-computing-cudf/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills accelerated-computing-cudf2Вручную: положить файлы
.github/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/accelerated-computing-cudfВручную: положить файлы
.devin/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора178
Похожие
Рядом в теме «Данные и базы»
Все скиллы по теме «Данные и базы» →Вопросы о accelerated-computing-cudf
Как установить accelerated-computing-cudf в Claude Code?
Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill accelerated-computing-cudf -a claude-code. Файл скилла устанавливается по пути ~/.claude/skills/accelerated-computing-cudf/SKILL.md.
Что делает accelerated-computing-cudf?
Помогает агенту писать и переносить код для cuDF и dask-cuDF, включая чтение данных, ETL и проверку соответствия pandas.
Что нужно для работы с cuDF?
Нужны поддерживаемая NVIDIA-видеокарта и совместимый драйвер. Версии cuDF и CUDA следует сверять с выбранной установленной версией.