GPU로 가속된 cuDF, 대용량 데이터 처리 20배 빨라져

pandas 워크플로가 대규모 데이터셋에서 느려졌을 때—GPU를 활성화하면 해결되는 3가지 워크플로 pandas를 사용한 데이터 분석가는 종종 작은 데이터셋에서는 잘 작동하던 워크플로가 큰 데이터셋에서는 느려지는 문제에 직면합니다. 몇 초만에 처리되던 스크립트가 몇 분 동안 실행되는 경우가 많습니다. 이런 상황에서 일반적으로 취하는 방법은 데이터를 축소하여 정밀도를 잃거나, 데이터를 부분적으로 처리하기 위해 로직을 재작성하거나, Spark와 같은 분산 프레임워크로 전체 워크플로를 이전하는 것입니다. 그러나 이러한 방법들은 번거롭고 과정이 복잡할 수 있습니다. 그렇다면 GPU 가속 DataFrame 라이브러리인 NVIDIA cuDF를 활성화하면 어떻게 될까요? cuDF는 기존 워크플로를 그대로 유지하면서 GPU를 활용해 속도를 크게 향상시킵니다. 이번에는 pandas에서 GPU를 활용하면 크게 향상되는 세 가지 일반적인 워크플로를 소개합니다. 워크플로 #1: 시간 기반 윈도우를 사용한 주식 가격 분석 금융 분석에서는 대규모 시계열 데이터셋에서 추세를 찾는 작업이 흔합니다. 이 작업은 pandas의 groupby().agg()와 같은 연산과 새로운 날짜 특성을 생성하는 것 등을 포함합니다. 특히, 50일 또는 200일 이동 평균(SMA)과 같은 롤링 시간 기간에 대한 메트릭을 계산할 때 CPU에서는 극도로 느릴 수 있습니다. GPU 가속을 사용하면 이러한 연산이 최대 20배 빨라집니다. CPU에서 몇 분 동안 걸리는 누적 워크플로가 GPU에서는 몇 초 만에 완료될 수 있습니다. 비교 영상을 통해 직접 확인해보세요: - [비디오 1] 1800만 개 행의 주식 데이터를 pandas와 cuDF로 처리한 성능 비교 코드는 colab 또는 GitHub에서 확인 가능합니다. 워크플로 #2: 대용량 문자 필드를 가진 채용 게시글 분석 비즈니스 인텔리전스는 종종 텍스트 중심 데이터를 분석해야 하는데, pandas에서는 이 부분이 큰 도전입니다. 대용량 문자열 열은 메모리를 많이 소비하며, 파일 읽기(read_csv), 문자열 길이 계산(.str.len()), DataFrame 병합(pd.merge) 등의 표준 연산이 매우 느려집니다. 예를 들어, "어느 회사가 가장 긴 채용 요약을 가지고 있는가?"와 같은 비즈니스 질문을 답변하기 위한 작업들이 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. GPU 가속을 사용하면 전체 프로세스가 최대 30배 더 빨라집니다. 비교 영상을 통해 직접 확인해보세요: - [비디오 2] 8GB 텍스트 중심 데이터셋에서 cuDF를 사용해 pandas 워크플로를 최대 30배 가속화 코드는 colab 또는 GitHub에서 확인 가능합니다. 워크플로 #3: 730만 개 데이터 포인트를 가진 대화형 대시보드 구축 데이터 분석가의 주요 목표 중 하나는 이해관계자가 데이터를 탐색할 수 있는 대화형 대시보드를 구축하는 것입니다. 대시보드의 핵심은 사용자의 입력에 따라 데이터를 빠르게 필터링하는 능력입니다. CPU에서 pandas를 사용할 때 몇백만 개의 행을 실시간으로 필터링하는 것은 거의 불가능합니다. 날짜 슬라이더를 변경하거나 드롭다운 목록에서 값을 선택하면 지연이 발생하고 사용성이 떨어질 수 있습니다. 이 워크플로는 730만 개의 기지국 위치 데이터를 가진 패널 대시보드를 보여줍니다. 여기서 pandas의 .between()와 .isin() 등의 연산이 사용자 클릭에 의해 트리거됩니다. GPU 가속을 사용하면 이러한 필터링 연산이 거의 즉시 이루어집니다. 그 결과, 수백만 개의 지리 공간 데이터 포인트를 대화형으로 쿼리하더라도 부드럽고 유동적인 대시보드 경험을 제공할 수 있습니다. 대시보드 동작을 직접 확인해보세요: - [비디오 3] 730만 개 행의 지리 공간 데이터를 처리하고 시각화하는 cuDF 가속화 코드는 colab 또는 GitHub에서 확인 가능합니다. 데이터셋이 GPU 메모리보다 크다면 어떻게 하나? 자주 받는 질문 중 하나는 "데이터셋이 GPU 메모리보다 크다면 어떻게 하나?"입니다. 과거에는 이 문제가 큰 제약이었지만, 이제 Unified Virtual Memory (UVM) 덕분에 GPU VRAM(GPU의 전용 메모리)보다 큰 데이터셋도 처리할 수 있습니다. UVM은 시스템의 RAM과 GPU 메모리 사이에서 데이터를 자동으로 페이지 처리하여, 메모리 관리에 대해 걱정하지 않고 거대한 pandas DataFrame을 처리할 수 있도록 합니다. 자세한 정보는 이 블로그를 참고하거나 아래 영상을 확인하세요. - [비디오 4] 대규모 데이터셋의 메모리 오버플로 문제를 해결하는 세 가지 방법 GPU 가속 활성화: 간단한 코드 변경으로 속도 향상 위의 워크플로들을 통해 볼 수 있듯이, pandas에서 발생하는 성능 병목 현상은 복잡한 해결책 없이 GPU를 활성화하면 해결될 수 있습니다. NVIDIA cuDF를 사용하면 기존 pandas 지식만으로도 GPU 가속을 쉽게 적용할 수 있습니다. 아래 영상에서 cuDF GPU 가속을 활성화하는 세 가지 방법을 확인하세요. - [비디오 5] pandas에서 cuDF GPU 가속을 활성화하는 세 가지 방법 시작 준비가 되셨다면,GitHub 리포지토리에서 예제와 더 많은 내용을 탐색해보세요. Polars 사용자 분들께 Polars도 NVIDIA cuDF를 기반으로 한 내장 GPU 엔진을 제공합니다. Polars GPU 엔진에 대한 자세한 내용은 다음 블로그를 참조하세요: - [RAPIDS cuDF로 구동되는 Polars GPU 엔진 오픈 베타 출시] 업계 전문가의 평가 NVIDIA cuDF의 도입은 데이터 분석 분야에서 중요한 진전을 의미합니다. GPU 가속을 통해 데이터 처리 시간이 크게 단축되어, 효율적인 데이터 분석과 실시간 대시보드 구축이 가능해졌습니다. 특히, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 과학자들에게 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. cuDF는 pandas와의 호환성을 유지하면서 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 설계되었습니다. NVIDIA는 GPU 가속 데이터 프로세싱 및 분석 솔루션의 선두 주자로, cuDF를 통해 데이터 과학자들이 더 빠르고 효과적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.