cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库，应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术，cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力，并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式，如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。

cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。

cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库，提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务，无需深入CUDA编程。对大型数据集，cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作，并通过Dask实现分布式计算。

notebooks-contrib是RAPIDS社区维护的GPU加速数据科学笔记本库。它涵盖从入门到高级的多个主题，包括多GPU处理、深度学习和各领域应用。该项目提供教程、工作流示例和实用指南，同时鼓励社区贡献。用户可以找到丰富的学习资源，如官方文档、视频教程和部署指南，以便更好地利用RAPIDS进行GPU加速数据分析。

cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架，专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言，实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS，也可将其集成到其他系统中，从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。