Cuestionario sobre la aceleración del análisis de datos con GPUs

1. ¿Qué biblioteca de código abierto acelera cuDF? (Selecciona todas las opciones que correspondan)

   Selecciona todas las respuestas que consideres correctas.

   pandas

   Polars

   Apache Spark

   Oracle

2. Antes de importar cuDF en un notebook de Colab Enterprise, ¿qué paso de configuración debes seguir en relación con el entorno de ejecución?

   Aumenta el tamaño del disco a 500 GB o más.

   Selecciona un entorno de ejecución equipado específicamente con una GPU (p. ej., L4).

   Habilita el modo "RAM alta" en un entorno de ejecución de CPU estándar

   Activa Google Drive para almacenar los kernels de CUDA temporales

3. Cuando intentas ejecutar cuDF en Colab Enterprise, recibes un error que indica que "no se detectó ningún dispositivo compatible con CUDA". ¿Cuál es la causa más probable?

   El conjunto de datos es demasiado pequeño para requerir una GPU

   Actualmente, la facturación de Google Cloud está inhabilitada

   No instalaste Pandas estándar

   El entorno de ejecución del notebook no tiene una GPU

4. La aceleración de pandas con GPU no requiere cambios de código cuando se usa NVIDIA cuDF

   Verdadero

   Falso

5. Cuando se usa Colab Enterprise con cuDF de NVIDIA, ¿dónde carga principalmente los datos df.read_csv('/content/data.csv')?

   Buckets de Google Cloud Storage

   La RAM de la CPU de la máquina virtual

   La VRAM de la GPU conectada

   El disco duro de tu laptop local

6. ¿Cuáles de los siguientes son métodos válidos para activar la aceleración de pandas de cuDF? (Selecciona todas las opciones que correspondan)

   Selecciona todas las respuestas que consideres correctas.

   Cómo usar el comando mágico %load_ext cudf.pandas en un notebook

   Cómo cambiar el nombre de tu archivo .py a .cu_py

   Agrega import cudf.pandas; cudf.pandas.install() antes de importar pandas.

   Ejecutar una secuencia de comandos a través de python -m cudf.pandas myscript.py

7. Cuando se usa cudf.pandas, ¿qué sucede si una función específica de pandas aún no está acelerada por la GPU?

   Resguardo correcto para la ejecución en la CPU

   Se genera un NotImplementedError y se detiene la ejecución

   Se ignora la función y continúa la ejecución

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