Teste sobre como acelerar a análise de dados com GPUs

1. Qual biblioteca de código aberto o cuDF acelera? Selecione todas as opções relevantes.

   Escolha quantas respostas você achar adequado.

   pandas

   Polars

   Apache Spark

   Oracle

2. Antes de importar o cuDF em um notebook do Colab Enterprise, qual etapa de configuração você precisa seguir em relação ao ambiente de execução?

   Aumente o tamanho do disco para 500 GB ou mais.

   Selecione um ambiente de execução equipado especificamente com uma GPU (por exemplo, L4).

   Ativar o modo "RAM alta" em um ambiente de execução de CPU padrão

   Monte o Google Drive para armazenar os kernels temporários do CUDA

3. Ao tentar executar o cuDF no Colab Enterprise, você recebe um erro indicando que "nenhum dispositivo compatível com CUDA foi detectado". Qual é a causa mais provável?

   O conjunto de dados é muito pequeno para exigir uma GPU

   O faturamento do Google Cloud está desativado no momento

   Você não instalou o pandas padrão

   O ambiente de execução do notebook não tem uma GPU

4. A aceleração do pandas com GPU não exige mudanças no código ao usar o cuDF da NVIDIA

   Verdadeiro

   Falso

5. Ao usar o Colab Enterprise com o NVIDIA cuDF, para onde df.read_csv('/content/data.csv') carrega os dados principalmente?

   Buckets do Google Cloud Storage

   A RAM da CPU da máquina virtual

   A VRAM das GPUs anexadas

   O disco rígido do seu laptop local

6. Quais dos métodos a seguir são válidos para ativar a aceleração do Pandas com cuDF? Selecione todas as opções relevantes.

   Escolha quantas respostas você achar adequado.

   Usar o comando mágico %load_ext cudf.pandas em um notebook

   Renomear o arquivo .py para .cu_py

   Adicionar import cudf.pandas; cudf.pandas.install() antes de importar o pandas

   Executar um script usando python -m cudf.pandas myscript.py

7. Ao usar o cudf.pandas, o que acontece se uma função específica do pandas ainda não for acelerada por GPU?

   Substituição normal pela execução da CPU

   Um "NotImplementedError" é gerado e a execução é interrompida.

   A função é ignorada e a execução continua

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