NVIDIA RAPIDS 25.08: Profiler, erweiterte GPU-Beschleunigung und neue Algorithmen

Die NVIDIA RAPIDS 25.08-Release bringt erhebliche Fortschritte im Bereich beschleunigter Datenaufbereitung und maschinelles Lernen, mit Fokus auf Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Ein zentraler Neuerung ist die Einführung zweier neuer Profiler für cuML’s „zero code change“-Accelerator: ein funktionsbasierter und ein zeilenbasierter Profiler. Diese ermöglichen es Entwicklern, präzise zu erkennen, welche Operationen auf der GPU, welche auf der CPU laufen und wie lange sie jeweils dauern. In Jupyter-Notebooks kann der Profiler mit dem Magic-Befehl %%cuml.accel.profile aktiviert werden, im CLI-Modus über den --profile- oder --line-profile-Flag. Diese Werkzeuge erleichtern die Diagnose von Leistungsengpässen und verbessern die Transparenz in ML-Workflows. Parallel dazu wird der Polars-GPU-Engine ein neuer Standard-Streaming-Executor zugrunde gelegt, der seit RAPIDS 25.06 experimentell war. Dieser ermöglicht die Verarbeitung von Datenmengen, die größer als der verfügbare VRAM-Speicher sind, durch intelligente Datenpartitionierung. Für kleinere Datensätze bleibt die Leistung nahezu unverändert, bei großen Datenmengen jedoch steigt die Geschwindigkeit deutlich – in Benchmarktests bis zu 5-fach schneller als die herkömmliche in-Memory-Verarbeitung. Zudem werden nun komplexe Datentypen wie Strukturen (structs) und erweiterte String-Operationen vollständig auf der GPU unterstützt, was früher zu CPU-Fallbacks führte und die Effizienz beeinträchtigte. In cuML wurden mehrere neue Algorithmen hinzugefügt: Spectral Embedding für die Dimensionsreduktion, LinearSVC und LinearSVR für Support-Vector-Machines sowie KernelRidge für Regressionsaufgaben. Alle sind nun mit dem „zero code change“-Ansatz beschleunigbar, was bedeutet, dass bestehende scikit-learn-Codebasis ohne Änderungen auf GPU beschleunigt werden kann. Die API entspricht dabei der von scikit-learn, was die Migration erleichtert. Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Einstellung der Unterstützung für CUDA 11. Ab 25.08 wird CUDA 11 nicht mehr unterstützt – Nutzer, die weiterhin darauf setzen müssen, sollten auf RAPIDS 25.06 zurückgreifen. Insgesamt macht RAPIDS 25.08 die beschleunigte Datenwissenschaft zugänglicher und leistungsfähiger. Die neuen Profiler, der skalierbare Polars-Engine und die erweiterten Algorithmen schaffen eine robuste Plattform für komplexe, datenintensive Anwendungen. Branchenexperten loben die kontinuierliche Verbesserung der GPU-Acceleration und die Reduzierung des Einstiegshürden für ML-Entwickler. RAPIDS ist ein zentraler Bestandteil von NVIDIAs Strategie, Datenwissenschaft mit GPU-Technologie zu revolutionieren. Die Plattform wird von einer aktiven Community unterstützt und bietet umfangreiche Lernressourcen, darunter Kurse auf der NVIDIA Deep Learning Institute. Die 25.08-Release ist ein klares Zeichen für die Reife und Relevanz von GPU-basierten Datenpipelines in der modernen KI-Entwicklung.