基于CUDA-X AI构建的RAPIDS软件库套件使您可以自由地完全在GPU上执行端到端数据科学和分析管道。它依靠NVIDIA®CUDA®原语进行低级计算优化，但通过用户友好的Python界面公开了GPU并行性和高带宽内存速度。
RAPIDS还专注于分析和数据科学的常见数据准备任务。这包括一个熟悉的DataFrame API，该API与各种机器学习算法集成在一起以实现端到端管道加速，而无需支付典型的序列化成本。RAPIDS还包括对多节点，多GPU部署的支持，从而可以极大地加速处理和训练更大的数据集。
RAPIDS库是开源的，用Python编写，并基于Apache Arrow构建。
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Apache Arrow：内存中的数据结构，高效灵活；
cuDF：DataFrame操作库，包含对加载、过滤、数据操作等过程的加速，基于cuda内核加速的接口与pandas无缝衔接；
cuML：GPU加速的机器学习库，包括scikit-learn中的所有机器学习算法；
cuGRAPH：图分析库，用于执行绘图任务(图论Graph Theory)
Deep Learning：深度学习接口，可以将数据保存在ApacheArrow中，无缝衔接其他深度学习框架（cuDNN）；
Visualization：可视化包，GPU加持更快更清晰。
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