# cuDF RAPIDSが提供する、GPU向けに最適化されたリレーショナルデータベース演算子のオープンソースライブラリ。元々はData Frames向けに開発され、Apache [[Arrow]] 互換の列指向データレイアウトを採用する。cuDFの「オペレータAPI」は1つ以上のカーネルを呼び出し、各カーネルが演算子の一部の計算を担当する形で動作する。ユーザーはどのカーネルがどのように起動されるかを制御できない。(Source: [[@2026__arXiv__Over the Memory Wall, Into the Instruction Wall - The New Bottleneck in GPU Data Processing]] §2.3) SiriusDB・Presto/Velox・[[NVIDIA GQE]]・Theseus・BlazingSQL・[[Maximus]]など、GPUデータ分析システムの多くがcuDFを基盤として使用しており、GPUデータ分析の最先端を代表するライブラリと位置づけられる。「Over the Memory Wall, Into the Instruction Wall」(arXiv 2026)は、TPC-Hを実行するcuDFカーネルを対象に、L4とGH200という帯域幅特性の大きく異なる2GPU上でRoofline分析を行い、メモリ帯域幅の増加に伴いcuDFカーネルがメモリバウンドから演算(命令スループット)バウンドへ転じ、その命令スループットも十分に活用できていないことを実証した。(Source: [[@2026__arXiv__Over the Memory Wall, Into the Instruction Wall - The New Bottleneck in GPU Data Processing]] §1, §2.3) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Over the Memory Wall, Into the Instruction Wall - The New Bottleneck in GPU Data Processing]] - 概念: [[Rooflineモデル]] / [[メモリウォール]] - 関連エンティティ: [[NVIDIA GH200]] / [[Maximus]] / [[Valk]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__Over the Memory Wall, Into the Instruction Wall - The New Bottleneck in GPU Data Processing]](§2.3 cuDF、§7 Kernel Analysis)