كيفية التعامل مع البيانات التي تتجاوز ذاكرة الفيديو في محرك Polars GPU

كيفية التعامل مع البيانات التي تتجاوز ذاكرة الفيديو العشوائية في محرك Polars GPU في مجالات محفوفة بالمخاطر مثل التمويل الكمي، التداول الخوارزمي، وكشف الغش، يحتاج الممارسون للبيانات غالبًا إلى معالجة مئات الجيجابايت (GB) من البيانات لاتخاذ قرارات سريعة ومبنية على المعلومات. Polars، أحد أسرع مكتبات معالجة البيانات نموًا، يستجيب لهذه الاحتياجات من خلال محرك GPU مدعوم من NVIDIA cuDF، الذي يسرع عمليات الاستعلام التي تتطلب حسابات كثيفة، وهي شائعة في هذه المجالات. ومع ذلك، فإن تحديًا شائعًا عند العمل مع GPUs هو أن ذاكرة الفيديو العشوائية (VRAM) عادة ما تكون أصغر من ذاكرة النظام العشوائية (RAM). يمكن أن يسبب هذا مشكلات عندما يتم استخدام محرك GPU لمعالجة مجموعات بيانات كبيرة جدًا. هذا المقال يستكشف خيارين ضمن محرك Polars GPU لتجاوز هذه القيود. باستخدام هذه الاستراتيجيات، يمكنك معالجة البيانات التي تتجاوز حجم VRAM المتوفر مع الاستمرار في الاستفادة من تسريع GPU: الخيار الأول: UVM لمرنية GPU واحدة عندما يبدأ حجم مجموعة البيانات في تجاوز VRAM لـGPU الخاص بك، يمكنك الاستفادة من تقنية NVIDIA UVM (Unified Virtual Memory). UVM تخلق مساحة ذاكرة موحدة بين ذاكرة النظام العشوائية (RAM) وذاكرة GPU العشوائية (VRAM). هذا يسمح لمحرك Polars GPU بنقل البيانات إلى ذاكرة النظام العشوائية عند امتلاء VRAM، مما يمنع أخطاء نفاد الذاكرة ويتيح لك العمل مع مجموعات بيانات أكبر من VRAM المتوفرة. عند الحاجة إلى الوصول إلى بيانات موجودة حاليًا في ذاكرة النظام العشوائية، يتم جلب تلك البيانات تلقائيًا إلى VRAM للمعالجة. هذا النهج مثالي عند العمل على GPU واحدة وتتطلب مرنا في التعامل مع مجموعات البيانات التي هي أكبر قليلاً من VRAM المتاحة. بينما يوفر تجربة seemless مع تغييرات شبه معدومة في الكود، يمكن أن يؤدي نقل البيانات بين ذاكرة النظام العشوائية وVRAM إلى تكاليف أدائية. ومع ذلك، باستخدام تكوينات ذكية باستخدام رابيدز مانجر للذاكرة (RMM)—مكتبة تقدم السيطرة الدقيقة على كيفية تخصيص ذاكرة GPU—يمكن تقليل هذه التكاليف بشكل كبير. لمزيد من التفاصيل حول كيفية عمل UVM، أدائها، وكيفية ضبط تكوينها لتلبية احتياجاتك الخاصة، يرجى الرجوع إلى المقال "Introducing UVM for Larger than VRAM Data on the Polars GPU Engine". الخيار الثاني: تنفيذ السياحة متعدد GPU لأداء بمقياس تيرابايت للمستخدمين الذين يواجهون مجموعات بيانات تمتد إلى مئات الجيجابايت وحتى التيرابايت (TB)، يوفر محرك Polars GPU الآن تكوينًا تجريبيًا للتنفيذ السائد متعدد GPU. على عكس التنفيذ في الذاكرة القياسية حيث يتم معالجة البيانات في جزء واحد، فإن المُنفِّذ السائد يدخل قدرات تقسيم البيانات ومعالجتها بالتوازي مصممة لتوزيع الأعباء على عدة GPUs. في جوهره، يعمل هذا المُنفِّذ السائد من خلال أخذ الرسم البياني الداخلي المُحسَّن (IR) المنتج بواسطة Polars وإعادة كتابته للتنفيذ المجزأ. يتم تقسيم الرسم البياني الناتج بناءً على حجم البيانات وعدد العمال المتاحين. يستخدم المُنفِّذ السائد نموذج تنفيذ مبني على المهام، حيث يتم معالجة كل تقسيم بشكل مستقل، مما يسمح بتنفيذ المهام بالتوازي. يدعم المُنفِّذ السائد كلاً من التنفيذ عبر GPU واحدة من خلال جدولة Dask المتزامنة، والتنفيذ عبر GPUs متعددة من خلال جدولة Dask الموزعة. هناك العديد من المعلمات المتاحة لتحكم استراتيجيات الانضمام وأحجام التقسيمات. في الاختبارات، رأى الفريق أداءً قويًا على مقياس PDS-H عند 3 تيرابايت، حيث تم معالجة جميع الاستعلامات الـ22 في ثوانٍ. يمكنك تجربة الدفتور الملاحظة للمساعدات والاستفادة من تنفيذ السياحة متعدد GPU على مجموعات البيانات الخاصة بك. لمزيد من التفاصيل حول كيفية عمل التنفيذ السائد في محرك Polars GPU، يمكن الرجوع إلى جلسة NVIDIA GTC Paris، "Scaling DataFrames with Polars". اختيار النهج المناسب تقدم كلتا التقنيتين، UVM والتنفيذ السائد متعدد GPU، طرقًا قوية للتعامل مع مجموعات البيانات الأكبر من VRAM GPU في محرك Polars GPU. أفضل الخيارين يعتمد على احتياجاتك الخاصة. لمعرفة المزيد عن هذه التكوينات، تفضل بزيارة دليل المستخدم لـPolars. تقييم الحدث من قبل المختصين يُعد محرك Polars GPU خطوة مهمة في مجال معالجة البيانات الكبيرة، حيث يوفر حلولًا فعالة للتحديات المرتبطة بذاكرة GPU المحدودة. ميزة UVM تجعلها مناسبة للمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم، بينما يعتبر تنفيذ السياحة متعدد GPU خيارًا ممتازًا للمشاريع الضخمة التي تتطلب أداءً عالٍ. نبذة تعريفية عن Polars Polars هي مكتبة معالجة بيانات مفتوحة المصدر ومكتوبة بلغة Rust، تتميز بسرعتها العالية وكفاءتها في معالجة البيانات الكبيرة. تُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التحليل المالي، الذكاء الاصطناعي، وكشف الغش. مع دعمها لـNVIDIA cuDF، تُصبح Polars أداة قوية لتسريع العمليات الحسابية المكثفة باستخدام GPUs.