我想了解Dask与Rapids之间的区别，Rapids提供了哪些Dask所不具备的优势。

Rapids是否在内部使用了Dask的代码？如果是的话，那么为什么我们还需要Dask，因为Dask也可以与GPU交互。

回答：

Dask 是一个Python库，它能够实现核心外的并行处理，并分布一些流行的Python库以及自定义函数。

以Pandas 为例。Pandas是Python中处理数据框的流行库。然而，它是单线程的，并且你处理的数据框必须能在内存中容纳。

Dask有一个名为dask.dataframe的子包，它遵循了与Pandas大部分相同的API，但它将你的数据框分成多个分区，这些分区可以并行操作，并且可以进出内存。Dask在底层使用了Pandas，因此每个分区都是一个有效的Pandas数据框。

整个Dask数据框可以横向扩展，使用多个核心或多台机器。

RAPIDS是一组GPU加速的Python库，它们遵循其他流行Python包的API。

继续我们的Pandas主题，RAPIDS有一个名为cuDF的包，它具有与Pandas大部分相同的API。然而，cuDF将数据框存储在GPU内存中，并使用GPU进行计算。

由于GPU可以加速计算，这可以为你的数据框操作带来性能优势，并使你能够纵向扩展你的工作流程。

RAPIDS和Dask也可以协同工作，Dask因此被视为RAPIDS的一个组成部分。这样，你就不再是用单个Pandas数据框组成Dask数据框，而是可以用cuDF数据框来组成。这是因为它们遵循相同的API。

这样，你既可以利用GPU来纵向扩展，也可以通过使用多台机器上的多个GPU来横向扩展。