जीपीयू के बारे में इस क्विज़ को हल करके, डेटा विश्लेषण की प्रोसेस को तेज़ करें

  1. cuDF, किस ओपन-सोर्स लाइब्रेरी को बेहतर बनाता है? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें)

    जितने जवाब सही लगते हैं उतने जवाब चुनें.

  2. Colab Enterprise notebook में cuDF इंपोर्ट करने से पहले, आपको रनटाइम के लिए कॉन्फ़िगरेशन का कौन-सा चरण पूरा करना होगा?

  3. Colab Enterprise में cuDF चलाने की कोशिश करते समय, आपको एक गड़बड़ी का मैसेज मिलता है. इसमें लिखा होता है कि "CUDA की सुविधा वाला कोई डिवाइस नहीं मिला." इसकी सबसे संभावित वजह क्या है?

  4. NVIDIA cuDF का इस्तेमाल करने पर, pandas को जीपीयू की मदद से तेज़ करने के लिए, कोड में कोई बदलाव करने की ज़रूरत नहीं होती

  5. NVIDIA cuDF के साथ Colab Enterprise का इस्तेमाल करते समय, df.read_csv('/content/data.csv') मुख्य रूप से डेटा को कहां लोड करता है?

  6. cuDF की मदद से pandas की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, इनमें से कौनसे तरीके सही हैं? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें)

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  7. cudf.pandas का इस्तेमाल करते समय, अगर कोई खास pandas फ़ंक्शन अब तक जीपीयू की मदद से तेज़ नहीं किया गया है, तो क्या होगा?