nx-cugraph
GPU Accelerated Backend for NetworkX
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- devcontainer.json
- devcontainer.json
- devcontainer.json
- devcontainer.json
- Dockerfile
- README.md
- bug_report.yaml
- docs_request_correction.yaml
- docs_request_new.yaml
- feature_request.yaml
- submit_question.yaml
- add-to-project.yaml
- build.yaml
- labeler.yaml
- new-issues-to-triage-projects.yaml
- pr.yaml
- test.yaml
- CODEOWNERS
- copy-pr-bot.yaml
- labeler.yml
- ops-bot.yaml
- release.yml
- zizmor.yml
- __init__.py
- _version.py
- core.py
- VERSION
- bench_algos.py
- create_results_summary_page.py
- get_graph_bench_dataset.py
- README.md
- run-2402.sh
- run-main-benchmarks.sh
- pytest.ini
- update-version.sh
- build_python.sh
- build_wheel.sh
- build_wheel_nx-cugraph.sh
- check_style.sh
- run_nx_cugraph_pytests.sh
- test_python.sh
- test_wheel_nx-cugraph.sh
- validate_wheel.sh
- wheel_smoke_test_nx-cugraph.py
- all_cuda-129_arch-aarch64.yaml
- all_cuda-129_arch-x86_64.yaml
- all_cuda-133_arch-aarch64.yaml
- all_cuda-133_arch-x86_64.yaml
- recipe.yaml
- banner.png
- rapids_logo.png
- dataPrep.sh
- nx_cugraph_benchmark.ipynb
- SKIP_CI_TESTING
- accelerating_networkx.ipynb
- networkx_leiden_simple_genomics_example.ipynb
- nx_cugraph_demo.ipynb
- nx_cugraph_demo_2506.ipynb
- nx_cugraph_jaccard_movie_recommender.ipynb
- SKIP_CI_TESTING
- __init__.py
- centrality.py
- generators.py
- matrix.py
- __init__.py
- betweenness.py
- degree_alg.py
- eigenvector.py
- katz.py
- __init__.py
- leiden.py
- louvain.py
- __init__.py
- connected.py
- strongly_connected.py
- weakly_connected.py
- __init__.py
- hits_alg.py
- pagerank_alg.py
- __init__.py
- unary.py
- __init__.py
- generic.py
- unweighted.py
- weighted.py
- __init__.py
- breadth_first_search.py
- __init__.py
- recognition.py
- __init__.py
- cluster.py
- core.py
- dag.py
- isolate.py
- link_prediction.py
- lowest_common_ancestors.py
- reciprocity.py
- tournament.py
- __init__.py
- digraph.py
- function.py
- graph.py
- multidigraph.py
- multigraph.py
- __init__.py
- layout.py
- __init__.py
- _utils.py
- classic.py
- community.py
- ego.py
- small.py
- social.py
- __init__.py
- graphmatrix.py
- __init__.py
- __main__.py
- print_table.py
- print_tree.py
- __init__.py
- bench_convert.py
- conftest.py
- ensure_algos_covered.py
- pytest.ini
- test_bc.py
- test_bfs.py
- test_bipartite.py
- test_classes.py
- test_classes_function.py
- test_cluster.py
- test_community.py
- test_connected.py
- test_convert.py
- test_convert_matrix.py
- test_ego_graph.py
- test_generators.py
- test_graph_methods.py
- test_ktruss.py
- test_layout.py
- test_leiden.py
- test_link_prediction.py
- test_match_api.py
- test_multigraph.py
- test_pagerank.py
- test_relabel.py
- test_utils.py
- test_version.py
- testing_utils.py
- __init__.py
- decorators.py
- misc.py
- __init__.py
- _typing.py
- convert.py
- convert_matrix.py
- interface.py
- relabel.py
- update_readme.py
- .flake8
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- .shellcheckrc
- .yamllint.yaml
- build.sh
- CHANGELOG.md
- codecov.yml
- conftest.py
- CONTRIBUTING.md
- dependencies.yaml
- LICENSE
- Makefile
- print_env.sh
- pyproject.toml
- README.md
- run_nx_tests.sh
- SECURITY.md
- VERSION
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/rapidsai/nx-cugraph
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd nx-cugraph
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
python -m pip install nx-cugraph-cu13 --extra-index-url https://pypi.anaconda.org/rapidsai-wheels-nightly/simple
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python -m pip install nx-cugraph-cu13 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python -m pip install nx-cugraph-cu12 --extra-index-url https://pypi.anaconda.org/rapidsai-wheels-nightly/simple
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python -m pip install nx-cugraph-cu12 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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