W dzisiejszym świecie aplikacje intensywnie wykorzystujące dane wymagają większej mocy obliczeniowej i efektywnych możliwości przetwarzania danych. Blog NVIDIA omawia, jak RAPIDS i Dask mogą być używane w analizie danych w wielu GPU, aby zająć się zarządzaniem pamięcią, efektywnością obliczeniową i przyspieszoną siecią. RAPIDS to platforma open-source, która zapewnia przyspieszone przez GPU biblioteki nauki o danych i uczenia maszynowego, podczas gdy Dask to elastyczna biblioteka do obliczeń równoległych w Pythonie.
Razem umożliwiają efektywne przepływy pracy związane z analizą danych, skalując złożone obciążenia na zasoby CPU i GPU. Niektóre wyzwania związane z używaniem GPU obejmują zarządzanie presją pamięci i stabilnością, ponieważ ogólnie mają mniej pamięci w porównaniu do CPU. Wykonanie poza pamięcią i użycie typów pamięci CUDA mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów.
Aby zoptymalizować przetwarzanie danych w konfiguracjach wielo-GPU, programiści mogą wykorzystać kod niezależny od sprzętu Dask, opcje zarządzania pamięcią RMM oraz przyspieszone technologie sieciowe takie jak NVLink i UCX. Podsumowując, przestrzeganie najlepszych praktyk w zakresie wykorzystania RAPIDS i Dask może skutecznie wykorzystać ich moc do analizy danych w wielu GPU, zapewniając efektywność obliczeniową, stabilność i skalowalność w różnych konfiguracjach sprzętowych.
Źródło
<p>Post Unleashing the Power of RAPIDS and Dask for Multi-GPU Data Analysis po raz pierwszy pojawił się na CoinBuzzFeed.</p>