在没有GPU的情况下运行RAPIDS进行开发？

Question

是否可以在没有GPU的情况下运行RAPIDS？我通常在没有GPU的小型本地计算机上进行开发，然后将代码推送到功能强大的远程服务器上进行实际使用。 TensorFlow之类的东西允许根据CPU和GPU的可用性在它们之间进行切换。 RAPIDS可以完成等效的工作吗？即使速度很慢，能够在没有GPU的机器上进行测试也会很有帮助。

Answer 1

没有在没有GPU的情况下使用RAPIDS的方法，部分原因是我们正在遵循社区在Pandas，Numpy，SKLearn，NetworkX等CPU软件包中采用的API。它应该像交换import语句一样容易，以使某些东西在CPU和GPU上正常工作。