|
|
51CTO旗下网站
|
|
移动端

如何在GPU上加速数据科学

数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集,还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算,您都需要一台强大的机器,以便在合理的时间内完成这项工作。

作者:skura来源:雷锋网|2019-08-07 18:52

笔者按,数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集,还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算,您都需要一台强大的机器,以便在合理的时间内完成这项工作。

在过去的几年中,数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。

Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的,它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集,那么您可以使用分块功能,它很方便,可以一次处理一个数据块。

GPUs vs CPUs:并行处理

有了大量的数据,CPU 就不会切断它了。

一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点,数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理,不管你的 CPU 有多快,它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。如果你的 CPU 有 20 个内核(这将是相当昂贵的 CPU),你一次只能处理 20 个数据点!

CPU 在时钟频率更重要的任务中会更好——或者根本没有 GPU 实现。如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现,且该任务可以从并行处理中受益,那么 GPU 将更加有效。

如何在GPU上加速数据科学

多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统(左),所有 10 个任务都转到一个节点。对于双核系统(右),每个节点承担 5 个任务,从而使处理速度加倍

深度学习已经在利用 GPU 方面发挥了相当大的作用。许多在深度学习中完成的卷积操作是重复的,因此在 GPU 上可以大大加速,甚至可以达到 100 次。

今天的数据科学没有什么不同,因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的,库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂,无法在 GPU 上实现。

最后,还有一个解决方案。

用 Rapids 加速 GPU

Rapids 是一套软件库,旨在利用 GPU 加速数据科学。它使用低级别的 CUDA 代码实现快速的、GPU 优化的算法,同时它上面还有一个易于使用的 Python 层。

Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利,比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。

如何在GPU上加速数据科学

Rapids 利用了几个 Python 库:

  • cuDF-Python GPU 数据帧。它几乎可以做 pandas 在数据处理和操作方面所能做的一切。
  • cuML-cuGraph 机器学习库。它包含了 Scikit-Learn 拥有的许多 ML 算法,所有算法的格式都非常相似。
  • cuGraph-cuGraph 图处理库。它包含许多常见的图分析算法,包括 PageRank 和各种相似性度量。

如何使用 Rapids

安装

现在你将看到如何使用 Rapids!

要安装它,请访问这个网站,在这里你将看到如何安装 Rapids。你可以通过 Conda 将其直接安装到你的机器上,或者简单地使用 Docker 容器。

安装时,可以设置系统规范,如 CUDA 版本和要安装的库。例如,我有 CUDA 10.0,想要安装所有库,所以我的安装命令是:

  1. conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c pytorch -c defaults cudf=0.8 cuml=0.8 cugraph=0.8 python=3.6 cudatoolkit=10.0 

一旦命令完成运行,就可以开始用 GPU 加速数据科学了。

设置我们的数据

对于本教程,我们将介绍 DBSCAN demo 的修改版本。我将使用 Nvidia 数据科学工作站和 2 个 GPU 运行这个测试。

DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法,可以自动对数据进行分类,而无需用户指定有多少组数据。在 Scikit-Learn 中有它的实现。

我们将从获取所有导入设置开始。先导入用于加载数据、可视化数据和应用 ML 模型的库。

  1. import os  
  2. import matplotlib.pyplot as plt  
  3. from matplotlib.colors import ListedColormap  
  4. from sklearn.datasets import make_circles 

make_circles 函数将自动创建一个复杂的数据分布,类似于我们将应用于 DBSCAN 的两个圆。

让我们从创建 100000 点的数据集开始,并在图中可视化:

  1. X, y = make_circles(n_samples=int(1e5), factor=.35, noise=.05)  
  2. X[:, 0] = 3*X[:, 0]  
  3. X[:, 1] = 3*X[:, 1]  
  4. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])  
  5. plt.show()

如何在GPU上加速数据科学

CPU 上的 DBSCAN

使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 很容易。我们将导入我们的算法并设置一些参数。

  1. from sklearn.cluster import DBSCAN  
  2. db = DBSCAN(eps=0.6, min_samples=2) 

我们现在可以通过调用 Scikit-Learn 中的一个函数对循环数据使用 DBSCAN。在函数前面加上一个「%」,就可以让 Jupyter Notebook 测量它的运行时间。

  1. %%time  
  2. y_db = db.fit_predict(X) 

这 10 万个点的运行时间是 8.31 秒,如下图所示:

如何在GPU上加速数据科学

使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 的结果

GPU 上带 Rapids 的 DBSCAN

现在,让我们用 Rapids 进行加速!

首先,我们将把数据转换为 pandas.DataFrame 并使用它创建一个 cudf.DataFrame。pandas.DataFrame 无缝转换成 cudf.DataFrame,数据格式无任何更改。

  1. import pandas as pd  
  2. import cudf  
  3. X_df = pd.DataFrame({'fea%d'%i: X[:, i] for i in range(X.shape[1])})  
  4. X_gpu = cudf.DataFrame.from_pandas(X_df) 

然后我们将从 cuML 导入并初始化一个特殊版本的 DBSCAN,它是 GPU 加速的版本。DBSCAN 的 cuML 版本的函数格式与 Scikit-Learn 的函数格式完全相同:相同的参数、相同的样式、相同的函数。

  1. from cuml import DBSCAN as cumlDBSCAN  
  2. db_gpu = cumlDBSCAN(eps=0.6, min_samples=2) 

最后,我们可以在测量运行时间的同时运行 GPU DBSCAN 的预测函数。

  1. %%time  
  2. y_db_gpu = db_gpu.fit_predict(X_gpu) 

GPU 版本的运行时间为 4.22 秒,几乎加速了 2 倍。由于我们使用的是相同的算法,因此结果图也与 CPU 版本完全相同。

如何在GPU上加速数据科学

使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果

使用 Rapids GPU 获得超高速

我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。一个好的经验法则是,较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集,开销时间变得更「值得」。

我们可以用一个简单的例子来说明这一点。

我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。我们将比较常规 CPU DBSCAN 和 cuML 的 GPU 版本的速度,同时增加和减少数据点的数量,以了解它如何影响我们的运行时间。

下面的代码说明如何进行测试:

  1. import numpy as np  
  2.  
  3. n_rows, n_cols = 10000, 100  
  4. X = np.random.rand(n_rows, n_cols)  
  5. print(X.shape)  
  6.  
  7. X_df = pd.DataFrame({'fea%d'%i: X[:, i] for i in range(X.shape[1])})  
  8. X_gpu = cudf.DataFrame.from_pandas(X_df)  
  9.  
  10. db = DBSCAN(eps=3, min_samples=2)  
  11. db_gpu = cumlDBSCAN(eps=3, min_samples=2)  
  12.  
  13. %%time  
  14. y_db = db.fit_predict(X) 
  15.  
  16. %%time  
  17. y_db_gpu = db_gpu.fit_predict(X_gpu) 

检查下面的 Matplotlib 结果图:

如何在GPU上加速数据科学

当使用 GPU 而不是 CPU 时,数量会急剧增加。即使在 10000 点(最左边),我们的速度仍然是 4.54x。在更高的一端,1 千万点,我们切换到 GPU 时的速度是 88.04x!

本文转自雷锋网,如需转载请至雷锋网官网申请授权。

【编辑推荐】

  1. 这样解释数据科学,奶奶辈也听得懂!
  2. 是什么让数据科学家从优秀变得伟大?
  3. 数据科学家需要了解的5种采样方法
  4. 干货:如何正确地学习数据科学中的Python
  5. 从道德层面看基于云的数据科学
【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

订阅专栏+更多

这就是5G

这就是5G

5G那些事儿
共15章 | armmay

74人订阅学习

16招轻松掌握PPT技巧

16招轻松掌握PPT技巧

GET职场加薪技能
共16章 | 晒书包

349人订阅学习

20个局域网建设改造案例

20个局域网建设改造案例

网络搭建技巧
共20章 | 捷哥CCIE

727人订阅学习

读 书 +更多

Java for Flash动态网站开发手札

本书深入浅出地说明了如何利用Java、Flash及XML进行Flash富媒体应用程序的开发。 本书知识丰富,内容结构合理,包括:Flash影片应用程序与...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊

51CTO服务号

51CTO播客