释放 RAPIDS 和 Dask 在多 GPU 数据分析中的力量

在当今世界，数据密集型应用需要更多的计算能力和高效的数据处理能力。NVIDIA 的博客讨论了如何在多 GPU 数据分析中使用 RAPIDS 和 Dask 来解决内存管理、计算效率和加速网络问题。RAPIDS 是一个开源平台，提供 GPU 加速的数据科学和机器学习库，而 Dask 是一个灵活的 Python 并行计算库。

它们共同允许高效的数据分析工作流程，能够在 CPU 和 GPU 资源之间扩展复杂的工作负载。使用 GPU 的一些挑战包括管理内存压力和稳定性，因为它们通常比 CPU 拥有更少的内存。超出核心的执行和使用 CUDA 内存类型可以帮助解决这些问题。

为了优化多 GPU 设置中的数据处理，开发人员可以利用 Dask 的硬件无关代码、RMM 内存管理选项以及像 NVLink 和 UCX 这样的加速网络技术。总之，遵循利用 RAPIDS 和 Dask 的最佳实践可以有效地发挥它们在多 GPU 数据分析中的力量，确保计算效率、稳定性和在各种硬件配置中的可扩展性。

来源

<p>这篇文章《释放 RAPIDS 和 Dask 在多 GPU 数据分析中的力量》首次出现在 CoinBuzzFeed.</p>