【Python-GPU】GPU数据科学加速包——RAPIDS

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英伟达开源GPU加速库RAPIDS

RAPIDS是一个支持在GPU上进行端到端数据科学和分析流程的包，在后端CUDA的支持下利用简单的python接口供数据科学家和工程师使用。

Rapids主要致力于通用的数据预处理阶段，包含了对于DataFrame的API。同时也提供了端到端的机器学习加速技术。支持多节点、多GPU部署，可以有效提高超大数据集的处理效率。
下面是一张官方提供的加速比较：

1.框架和接口

• Apache Arrow：内存中的数据结构，高效灵活；
• cuDF：DataFrame操作库，包含对加载、过滤、数据操作等过程的加速，基于cuda内核加速的接口与pandas无缝衔接；
• cuML：GPU加速的机器学习库，包括scikit-learn中的所有机器学习算法；
• cuGRAPH：图分析库；
• Deep Learning：深度学习接口，可以将数据保存在ApacheArrow中，无缝衔接其他深度学习框架；
• Visualization：可视化包，GPU加持更快更清晰。

2.安装

目前官方提供了基于docker的安装：
需要系统满足一下条件：

• GPU support
  NVIDIA Pascal™ architecture or better
• CUDA support
  9.2 (tags below for each version)
  10.0 (tags below for each version)
• OS support
  Ubuntu 16.04 LTS (tested and confirmed working)
  Ubuntu 18.04 LTS (tested and confirmed working)
• Docker support
  Docker CE v18+ - apt for Ubuntu 16.04 doesn’t include v18+ by default
  nvidia-docker v2+

#获取容器
#dockerhun
#https://hub.docker.com/r/rapidsai/rapidsai/

cat /rapids/notebooks/container-version
Container Release  :   0.14a
Build Date         :   Thu Sep 13 15:31:44 PDT 2018
CUDA Version       :   9.2
Python Version     :   3.5

安装RAPIDS

docker pull rapidsai/rapidsai:TAG
#TAG：
#cuda9.2_py3.5
#cuda9.1_py3.5
#cuda9.0_py3.5

运行

#启动jupyterLab
docker run --runtime=nvidia -v 
#或者开发模式
docker run --runtime=nvidia -it 

同时容器中还有cuDF的虚拟python环境
source activate gdf

easyicon.com

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ref:
site:http://rapids.ai/
github: https://github.com/RAPIDSai
cheatsheet：https://rapids.ai/documentation.html
intro:https://medium.com/rapids-ai/rapids-accelerates-data-science-end-to-end-afda1973b65d