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Scikit-Learn 1.8.0 引入 Array API，支持 PyTorch 与 CuPy 张量的原生 GPU 加速

在 1.8.0 版本中可以实现： 直接传参：受支持的评估器（estimators）现在可以直接接收 CuPy 数组或 PyTorch 张量。...在旧版本中，即便你的基础模型（如 XGBoost）是在 GPU 上训练的，Scikit-Learn 的编排逻辑会把数组转回 NumPy，然后在 CPU 上重新计算各项指标。...但是你依然可以用 cuDF 做数据加载和预处理，不过输入模型之前必须确保输入是 array-like 格式。...也就是说类别特征必须手动编码而且且无法再依赖 pandas/cuDF 的 dtype 自动识别机制。 基于 GPU 的 XGBoost 交叉验证 下面是一个运行 5 折分层交叉验证的示例。...为了让整个链路留在 GPU 上，我们需要对 XGBClassifier 做一点小的封装，并结合 cuML 的指标计算。

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异构计算系列（二）：机器学习领域涌现的异构加速技术

由于应用场景的多样性，通用的设计通常无法满足各种场景下对机器学习系统的特定需求。数据科学家需要结合实际问题，通过大量的观察分析以及多次的尝试和调优之后才能获得真正合适的设计。...此外，cuDF 还支持 UDF，通过 JIT 技术将 UDF 编译成 cuda kernel 在 GPU 中执行，从而实现用户自定义的数据特征分析。...数据集处理方面，cuML 提供了 train_test_split，与 sklearn 中的接口行为类似，用于划分训练集和测试集。 算法方面，cuML 提供了一套 GPU 加速的 ML 算法包。...在早期版本中，受制于显存容量，cuML 对于大模型或大训练集的支持不尽人意。...cuML 在近期的版本中也对基于树的算法进行了性能优化 [12]，自 0.10 版本提供与 XGBoost GPU 加速算法的对接支持 [13]。

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    Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

    有关更多信息，请参见：rapids.ai/ > RAPIDS库旨在替代常见的Python数据科学库，例如Pandas（cuDF），numpy（cuPy），sklearn（cuML）和...对于我们的高级功能工程流水线，我们将包括辅助数据并设计一些其他功能。 打开Comparing_Frameworks.ipynb文件以查看cuDF和熊猫的比较。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。...同样，我们使用cuML版本，因此我们不必将数据传输回CPU。 XGBoost还具有GPU加速的特征重要性计算和SHAP计算，以提高解释性。

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    Python 实用技能 RAPIDS | 利用 GPU 加速数据科学工作流程

    Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF：Python GPU 版的 DataFrames，在数据处理和操作方面，它几乎可以做到 Pandas 所能做的一切； cuML：Python GPU...现在重要的是我们需要配置环境和实践一下，感受一下怎么用的！ 要安装 RAPIDS，请访问：https://rapids.ai/start.html，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。在安装时，您根据实际情况设置您的系统规格，如 CUDA 版本和您想要安装的库。...%%time 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。...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。

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    nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库

    和apply_chunks 2.5 groupby ---- 1 cuDF背景与安装 1.1 背景 cuDF在过去一年中的发展速度非常之快。...()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回 CuPy数组。...该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...由于已构建对整个libcudf API中的新类的支持，这项工作将在下一个版本周期中继续进行。...0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。下一个版本将继续提高RMM中的异常支持。

    2.7K10

    在gpu上运行Pandas和sklearn

    我们将在 Google Colab 中对其进行测试。因为我们只需要很少的磁盘空间但是需要大内存 GPU (15GB)，而Colab 正好可以提供我们的需求。...NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡，Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu，在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !...我们将创建cuDF（cuda dataframe），其大小为10000000行x 2列(10M x 2)，首先导入需要的库： import cudf import pandas as pd import...= y_cudf.to_pandas() y_test = y_cudf_test.to_pandas() CuML库的make_regression函数和train_test_split都与与sklearn...总结 Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧

    2.6K20

    【玩转GPU】基于GPU云服务器实现MySQL数据库加速

    摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU...安装MySQL数据库在云服务器上我们需要安装MySQL数据库,这里选择较新版本的MySQL 8.0:安装MySQL repo源wget http://dev.mysql.com/get/mysql80-...()}')五、GPU加速SQL查询利用RAPIDS的cudf和BlazingSQL组件,可以加速MySQL的SQL查询:pythonfrom blazingsql import BlazingContextfrom...:导入cudf, cuml用于GPU加速import cudf, cuml读取数据到GPU内存df = cudf.read_csv('data.csv') 在GPU上做聚合、排序、分组操作df_grouped...)使用RAPIDS的cudf和cuml组件,可以将数据库中数据加载到GPU内存,并使用GPU来进行聚合、排序、机器学习等复杂运算,可实现数十倍的加速效果。

    4.3K12

    NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

    ---- RAPIDS核心库更新 cuDF cuDF在过去一年中的发展速度非常之快。每个版本都加入了令人兴奋的新功能、优化和错误修复。0.10版本也不例外。...()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回 CuPy数组。...该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。下一个版本将继续提高RMM中的异常支持。...从cuML 训练到推理 不仅是训练，要想真正在GPU上扩展数据科学，也需要加速端到端的应用程序。cuML 0.9 为我们带来了基于GPU的树模型支持的下一个发展，包括新的森林推理库（FIL）。

    3.6K31

    如何在 GPU 上加速数据科学

    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。...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。...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。...%%time 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。...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。

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    如何在 GPU 上加速数据科学

    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。...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。...) 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。...%%time 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。...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。

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    CUDA Python的「黄金三角」：PyTorch+RAPIDS+CuPy如何重构科学计算

    只有当性能需求无法通过高层API满足时，再逐步向下探索更底层的接口。...这里以SAX算法为例（单精度ax+y函数，即标量乘法与向量加法的组合运算），这类基础线性代数操作在科学计算中随处可见，典型实现如BLAS库中的相关函数。...RAPIDS生态的最大亮点在于其API的高度兼容性： 如果你熟悉NumPy，可以直接使用CuPy（GPU加速的数组计算库） 如果你习惯Pandas，可以无缝切换到cuDF（GPU版DataFrame）...从技术架构上看，CUDA数组接口（基于NumPy数组接口规范）被广泛支持： 跨框架兼容：Numba、PyTorch、PyArrow、JAX以及RAPIDS套件（cuDF、cuML等）均遵循此接口 统一内存模型...接下来我将结合深度学习框架中的一个典型场景展开——以激活函数为例。

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    RAPIDS cuDF，让数据处理飞起来~

    尽管Polars将CPU处理数据的能力发挥到极致，但在处理超大数据集时仍然很慢，这时候不得不搬出来GPU，因为它天生擅长处理高性能计算和大数据集。...接触过数据科学和机器学习的小伙伴可能都会知道英伟达的RAPIDS，它是大名鼎鼎的GPU加速系统，通过GPU的并行能力来为数据处理、机器学习提升效率。...接下来讲讲如何安装和使用cuDF，我是在colab中使用cuDF的，和本地其实差不多。 colab提供了英伟达GPU T4，能免费使用。...有条件的建议使用RTX 5880，当然免费的T4也很香。 安装cuDF也很简单，首先在colab中更改运行类型为GPU（默认CPU）。...接下来再来看看cuDF如何加速Polars GPU Engine，英伟达将RAPIDS cuDF中的能力迁移到了Polars之中。

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    从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

    RAPIDS库，例如cuDF为dataframes和cuML机器学习基本上是他们的CPU同行panda和GPU版本scikit学习。这就像搬到一所新学校并发现你最好朋友的双胞胎在你家的房间里。...我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...在发布时，我无法验证此功能，但是 21.12 之后的构建应该只需要对数据类型进行一次微小的更改，即可利用该项目的 CML 中的 GPU 性能。...我将通过一系列图表展示从 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。...总之，cuDF 和 cuML 代码将运行时间减少了 98% ！最重要的是，只需切换到 RAPIDS 库并更改几行代码即可。

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    GPU加速数据分析和机器学习

    一些例子是MapReduce，Hadoop和Spark。 RAPIDS现在被设计为数据处理的下一个发展步骤。...所有RAPIDS库都基于Python，并且设计为具有Pandas和Sklearn之类的接口以便于采用。...RAPIDS结构基于不同的库，以便从头到尾加速数据科学（图2）。其主要组成部分是： cuDF =用于执行数据处理任务（像熊猫一样）。 cuML =用于创建机器学习模型（Sklearn之类）。...使用cuDF而不是Pandas，可以加快预处理速度，尤其是在处理大量数据时。 对于这个例子，决定使用由三个特征和两个标签（0/1）组成的高斯分布来构造一个简单的数据集。...这在处理大量数据时非常重要，因为RAPIDS可以将执行时间从几天缩短到几小时，从几小时缩短到几分钟。 RAPIDS提供有价值的文档和示例，以充分利用其库。

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