graph analysis of rapids cuGraph

图分析Rapids cuGraph
由英伟达（Nvidia）开发的新型开源工具库，或许将成为推动数据分析效率提升以及加速图形数据库处理的关键因素。
该工具能够在英伟达GPU上实现并行运算。
早在多年前，英伟达已不再局限于作为一家单纯的硬件厂商。鉴于其硬件在支撑人工智能迅猛发展方面扮演着核心计算资源的角色，因此英伟达承担起了推动软件生态建设的最终环节。通过构建并发布一系列软件库，英伟达使软件工程师与数据科学家能够将其GPU计算能力整合至自身项目中。

核心理念非常明确：并非所有人都具备并行计算的专业知识或希望成为这方面的专家。并行编程本身具有较高的复杂性。然而，若想充分发挥GPU性能并优化软件与分析的运行效率，则必须掌握这一技能。因此，英伟达提供了若干库供用户使用，从而无需深入了解底层实现细节和硬件架构即可完成开发任务。
自2007年起，英伟达便通过CUDA平台开展此类工作。至今为止，其已推出超过40个Nvidia CUDA-X系列库，其中最新发布的便是Rapids——一个开放源代码的数据科学平台，在该平台上包含了诸如Dask等调度工具以及XGBoost等数据科学相关组件。

目前，英伟达推出了Rapids cuGraph 0.9版本，该库旨在让图分析技术得以广泛应用。这或将为图分析及图数据库的发展奠定重要基础。图结构一直以来都是备受关注的研究方向之一，并非唯一被重视