RAPIDS：簡単にMLモデルを加速するためにGPUを使用する
'RAPIDS Using GPUs to Accelerate ML Models Easily'
はじめに
人工知能（AI）がますます成長するにつれて、より高速かつ効率的な計算能力の需要が高まっています。機械学習（ML）モデルは計算量が多く、モデルのトレーニングには時間がかかることがあります。しかし、GPUの並列処理能力を使用することで、トレーニングプロセスを大幅に加速することができます。データサイエンティストはより速く反復し、より多くのモデルで実験し、より短い時間でより良い性能のモデルを構築することができます。
使用できるライブラリはいくつかあります。今日は、GPUの知識がなくてもMLモデルの加速化にGPUを使用する簡単な解決策であるRAPIDSについて学びます。
学習目標
この記事では、以下のことについて学びます：
- RAPIDS.aiの概要
- RAPIDS.aiに含まれるライブラリ
- これらのライブラリの使用方法
- インストールとシステム要件
この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。
RAPIDS.AI
RAPIDSは、GPU上で完全にデータサイエンスパイプラインを実行するためのオープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのスイートです。RAPIDSは、最も人気のあるPyDataライブラリと一致する使い慣れたAPIを持ちながら、優れたパフォーマンスと速度を提供します。これは、NVIDIA CUDAとApache Arrowで開発されており、その非凡なパフォーマンスの理由です。
RAPIDS.AIはどのように動作するのですか？
RAPIDSは、GPUを使用した機械学習を利用してデータサイエンスおよび分析ワークフローのスピードを向上させます。GPU最適化されたコアデータフレームを持っており、データベースと機械学習アプリケーションの構築を支援し、Pythonに似た設計となっています。RAPIDSは、データサイエンスパイプラインを完全にGPU上で実行するためのライブラリのコレクションを提供します。これは、2017年にGPU Open Analytics Initiative（GoAI）と機械学習コミュニティのパートナーによって作成され、Apache Arrowのカラムメモリプラットフォームに基づいたGPUデータフレームを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析ワークフローをGPU上で加速するためのものです。RAPIDSには、機械学習アルゴリズムと統合されるDataframe APIも含まれています。
データの移動量を減らした高速データアクセス
Hadoopは、複雑なデータパイプラインの効率的な処理に制約がありました。Apache Sparkは、すべてのデータをメモリに保持することにより、より柔軟で複雑なデータパイプラインを可能にしました。しかし、これにより新たなボトルネックが生じ、数百ギガバイトのデータでも、数百のCPUノードを持つSparkクラスターでは長時間かかることがありました。データサイエンスの潜在能力を完全に引き出すためには、GPUがデータセンターの設計の中心にある必要があります。これには、計算、ネットワーキング、ストレージ、展開、ソフトウェアの5つの要素が含まれます。一般的に、GPU上でのエンドツーエンドのデータサイエンスワークフローは、CPU上でのそれよりも10倍高速です。
ライブラリ
RAPIDSエコシステムには、3つのライブラリがあります。
- cuDF
- cuML
- cuGraph
cuDF: より高速なPandasの代替
cuDFは、pandasのデータフレームの代替となるGPUデータフレームライブラリです。Apache Arrowのカラムメモリ形式に基づいて構築され、GPUの並列計算能力を使用してデータを操作するためのpandasと似たAPIを提供します。cuDFは、読み込み、結合、集約、フィルタリング、データの操作などのタスクを、GPUの並列計算能力を使用して高速化するために使用することができます。
cuDFは、プログラミングの観点でもPandas DataFrameの簡単な代替手段です。
import cudf
# cuDFのデータフレームを作成する
df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
# いくつかの基本的な操作を行う
df['c'] = df['a'] + df['b']
df = df.query('c > 4')
# pandasのデータフレームに変換する
pdf = df.to_pandas()cuDFの使用も簡単で、Pandas DataFrameオブジェクトをcuDFオブジェクトに置き換えるだけです。使用するには、単に「pandas」を「cudf」に置き換えるだけです。以下は、cuDFを使用してDataFrameオブジェクトを作成し、いくつかの操作を行う方法の例です：
cuML：高速なScikit Learnの代替
cuMLは、GPUで高速化された機械学習アルゴリズムのコレクションであり、データサイエンスおよび分析タスクに設計されています。これは、sci-kit-learnと似たAPIを提供し、ユーザーがプログラムする方法を知らなくても、馴染みのあるfit-predict-transformアプローチを使用できます。
cuDFと同様に、cuMLの使用も非常に簡単です。コードスニペットが提供されています。
import cudf
from cuml import LinearRegression
# いくつかのサンプルデータを作成する
X = cudf.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5]})
y = cudf.Series([2, 4, 6, 8, 10])
# モデルを初期化してフィットさせる
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 予測を行う
predictions = model.predict(X)
print(predictions)上記のコードでは、「sklearn」を「cuml」に、そして「pandas」を「cudf」に置き換えました。これにより、このコードはGPUを使用し、操作がはるかに高速になります。
cuGRAPH：高速なNetworkxの代替
cuGraphは、RAPIDSデータサイエンスエコシステムにシームレスに統合されるグラフアルゴリズムのライブラリです。これにより、GPUデータフレーム、NetworkXグラフ、またはCuPyまたはSciPyの疎行列に格納されたデータを使用してグラフアルゴリズムを簡単に呼び出すことができます。PageRank、幅優先探索、一様な近傍サンプリングなど、30以上の標準アルゴリズムに対してスケーラブルなパフォーマンスを提供します。
cuDfとcuMLと同様に、cuGraphも非常に簡単に使用できます。
import cugraph
import cudf
# エッジ情報を持つデータフレームを作成する
edge_data = cudf.DataFrame({
'src': [0, 1, 2, 2, 3],
'dst': [1, 2, 0, 3, 0]
})
# エッジデータを使用してグラフを作成する
G = cugraph.Graph()
G.from_cudf_edgelist(edge_data, source='src', destination='dst')
# グラフのPageRankを計算する
pagerank_df = cugraph.pagerank(G)
# 結果を表示する
print(pagerank_df)はい、cuGraphの使用はこれほど簡単です。「networkx」を「cugraph」に置き換えるだけです。
必要条件
RAPIDSを使用する最良の部分は、専門のGPUを所有する必要がないことです。ゲーム用やノートブック用のGPUを使用することができます（システム要件と一致する場合）。
RAPIDSを使用するためには、最小システム要件が必要です。
- NVIDIA Pascal™以降のGPUで、計算能力が6.0以上であること
- Ubuntu 20.04または22.04、CentOS 7、Rocky Linux 8、またはWindows 11のWSL2
- 最新のCUDAバージョンとNVIDIAドライバのペア
インストール
さて、インストールに関しては、システム要件を確認し、一致する場合は進めてください。
このリンクにアクセスし、システムを選択し、設定を選択してインストールします。
ダウンロードリンク：https://docs.rapids.ai/install
パフォーマンスベンチマーク
以下の画像は、「California road network dataset」のデータロードと操作に関するcuDFとPandasのパフォーマンスベンチマークを示しています。詳細なコードについては、このウェブサイトから確認できます：https://arshovon.com/blog/cudf-vs-df。
すべてのベンチマークは、公式ウェブサイト：https://rapids.ai を訪れて確認できます。
オンラインノートブックでRAPIDSを体験する
RAPIDSは、これらのライブラリをチェックするためのいくつかのオンラインノートブックを提供しています。すべてのノートブックを確認するには、https://rapids.ai にアクセスしてください。
利点
RAPIDSの利点のいくつかは次のとおりです：
- 最小のコード変更
- GPUを使用したアクセラレーション
- より速いモデルの展開
- 機械学習モデルの精度向上のための反復
- データサイエンスの生産性向上
結論
RAPIDSは、おなじみのPyData APIを使用して、完全にNVIDIA GPU上でエンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析パイプラインを実行することができる、オープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのコレクションです。GPUプログラミングの必要もなく、手間もかからず、より簡単かつ高速に利用することができます。
ここまで学んだ内容の要約は以下の通りです：
- GPUプログラミングなしでMLモデルを効果的に加速する方法は何ですか？
- PandasやScikit-Learnなど、さまざまな広く利用可能なライブラリに対する完璧な代替です。
- RAPIDS.aiを使用するには、わずかなコードの変更だけで済みます。
- 従来のCPUベースのMLモデルトレーニングよりも速いです。
- システムにRAPIDS.aiをインストールする方法
ご質問やフィードバックは、[email protected]までお気軽にご連絡ください。
よくある質問
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