Di dunia saat ini, aplikasi yang intensif data memerlukan lebih banyak daya komputasi dan kemampuan pemrosesan data yang efisien. Blog NVIDIA membahas bagaimana RAPIDS dan Dask dapat digunakan dalam analisis data multi-GPU untuk mengatasi manajemen memori, efisiensi komputasi, dan jaringan yang dipercepat. RAPIDS adalah platform sumber terbuka yang menyediakan perpustakaan ilmu data dan pembelajaran mesin yang dipercepat GPU, sementara Dask adalah perpustakaan fleksibel untuk komputasi paralel di Python.
Bersama-sama, mereka memungkinkan alur kerja analisis data yang efisien, memperbesar beban kerja yang kompleks di sumber daya CPU dan GPU. Beberapa tantangan dalam menggunakan GPU termasuk mengelola tekanan memori dan stabilitas, karena biasanya mereka memiliki memori yang lebih sedikit dibandingkan CPU. Eksekusi out-of-core dan penggunaan jenis memori CUDA dapat membantu mengatasi masalah ini.
Untuk mengoptimalkan pemrosesan data di setup multi-GPU, pengembang dapat memanfaatkan kode Dask yang tidak tergantung pada perangkat keras, opsi manajemen memori RMM, dan teknologi jaringan yang dipercepat seperti NVLink dan UCX. Sebagai kesimpulan, mengikuti praktik terbaik untuk memanfaatkan RAPIDS dan Dask dapat secara efektif memanfaatkan kekuatan mereka untuk analisis data multi-GPU, memastikan efisiensi komputasi, stabilitas, dan skalabilitas di berbagai konfigurasi perangkat keras.
Sumber
<p>Postingan Melepaskan Kekuatan RAPIDS dan Dask untuk Analisis Data Multi-GPU pertama kali muncul di CoinBuzzFeed.</p>