polars 当前所有稳定版本均不支持 gpu 加速，底层始终使用 cpu 的 arrow + rust 引擎；其设计聚焦 cpu 极致优化，gpu 反因传输开销和生态限制难以集成。
Polars 本身不支持 GPU 加速
直接说结论：polars 当前（v1.0–v1.1）所有稳定版本，没有内置 GPU 后端，也不接受 CUDA 或 ROCm 设备参数。你调用 pl.read_csv()、pl.DataFrame().filter() 或任何 lazy 方法，底层始终走 CPU 的 Arrow + Rust 计算引擎。
常见错误现象包括：在 Google Colab 启动 GPU 运行时、装了 cudf 或 cupy 后以为能自动加速；或者看到某些博客标题写“Polars + GPU”，结果点进去是用 dask-cuda 或手动把数据转成 cupy.array 再处理——那已经不是 Polars 在干活了。
使用场景上，如果你真需要 GPU 加速 ETL，得换工具链：cudf 是最接近的替代（API 兼容部分 pandas），但它的 DataFrame 类型和执行模型与 Polars 不互通；modin[ray] 或 modin[dask] 也不能让 Polars 变 GPU 化。
为什么 Polars 没上 GPU？
这不是技术卡点，而是设计取舍。Polars 的核心优势在于零拷贝内存访问、列式 pipeline 编译、以及对 CPU cache 和 SIMD 的极致利用。很多典型 OLAP 查询（如 groupby-aggregate、window function）在现代 CPU 上已逼近带宽瓶颈，加 GPU 反而因 PCIe 传输开销、内存拷贝、kernel 启动延迟而变慢。
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几个关键事实：
-
polars的 LazyFrame 会做 query optimization（如 predicate pushdown、projection pruning），这些逻辑目前只适配 CPU 执行器 - GPU 上缺乏高效、低开销的可变长度字符串 / 嵌套结构（如 List
）处理能力，而 Polars 对这类类型支持很重 - Rust 生态中成熟可用的 GPU 计算 runtime（如
wgpu、rustacuda）尚不支持通用 dataframe 运算抽象
想试 GPU 加速？绕不开的三个现实路径
如果你已有大表、且确认瓶颈在计算而非 IO，并愿意承担额外复杂度，只有三条路可走，每条都有硬限制：
- 用
cudf替代：API 风格类似 pandas，支持大部分 groupby、join、rolling，但polars特有语法（如.pipe()、expr.meta）全无；迁移需重写逻辑，且不能混用pl.DataFrame和cudf.DataFrame - 手动导出 + GPU 计算：用
df.to_numpy()或df.to_arrow()提取数据，再喂给cupy/numba.cuda；适合简单数值聚合，但失去 Polars 的 schema 安全、null 处理、时间类型语义 - 等
polars-ipc+arrow-cppCUDA backend：Arrow C++ 14.0+ 已实验性支持 GPU Array（cuda::Array），但 Polars 尚未绑定该能力；目前调用pl.read_ipc()读取 GPU 内存映射文件仍会强制 copy 回 CPU
容易被忽略的性能陷阱
很多人一上来就想着“把 Polars 搞上 GPU”，却忽略了更实际的瓶颈点：
- IO 瓶颈远比计算更常见：CSV 解析、JSON 层解析、S3 列式读取（
pl.scan_parquet()）本身已是 CPU 密集型；开启use_pyarrow=True或升级到pyarrow>=14.0常比换硬件收益更大 - LazyFrame 不等于自动优化：没调
.collect()前只是构建 plan，但若中间用了.select(pl.all().is_null())这类触发 full-scan 的表达式，GPU 也救不了磁盘读放大 - 小数据集上 GPU 开销反超：低于 ~10M 行、单列
f64的运算，CPU 的pl.sum()通常比 cudaMemcpy + kernel launch + memcpy back 快 3–5 倍
真正该盯的是 pl.Expr.meta.describe_plan() 输出的执行计划，而不是设备型号。
