Tìm Hiểu Về RAPIDS

Trong kỷ nguyên ngày nay, dữ liệu ngày càng gia tăng một cách chóng mặt, dẫn đến việc quy trình ETL (Extract, Transform, Load) hay còn gọi là phân tích và xử lý dữ liệu trở nên phức tạp và tốn nhiều thời gian hơn bao giờ hết. Để giải quyết vấn đề này, NVIDIA đã phát triển RAPIDS – một bộ công cụ mạnh mẽ giúp gia tăng hiệu suất trong việc xử lý dữ liệu.

RAPIDS Trong Thế Giới GPU

Khi đề cập đến các công cụ phân tích và xử lý dữ liệu, các ngôn ngữ như Python, Pandas, SQL, và Spark thường được nhắc đến. Tuy nhiên, tất cả những công nghệ này đều phụ thuộc vào CPU, dẫn đến việc xử lý dữ liệu trở nên chậm chạp và không hiệu quả. Đó chính là lý do RAPIDS ra đời.

RAPIDS Là Gì?

• RAPIDS là những thư viện mã nguồn mở do NVIDIA phát triển.
• Sử dụng công nghệ CUDA cho backend, tối ưu hóa tốc độ tính toán trên GPU.
• Được thiết kế cho lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích trên GPU.
• Cung cấp giao diện Python dễ sử dụng cho người dùng.

RAPIDS không chỉ giúp chúng ta xử lý dữ liệu mà còn thực hiện các bài toán Machine Learning trên GPU. Đặc biệt, cú pháp của RAPIDS hoàn toàn tương tự như Pandas, NumPy, và Scikit-learn, giúp người dùng dễ dàng chuyển đổi.

Các Thư Viện Chính Trong RAPIDS

RAPIDS bao gồm các thư viện chính sau:

• cuDF: Tương tự như Pandas nhưng chạy trên GPU.
• cuML: Tương tự như Scikit-learn nhưng chạy trên GPU.
• cuGraph: Tương tự như NetworkX nhưng tối ưu cho GPU.
• cuSpatial: Tương đương với GIS nhưng sử dụng GPU.

Sử dụng RAPIDS, người dùng có thể thấy tốc độ xử lý vượt trội mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của các phép toán.

Trong series GPU in AI, tôi sẽ hướng dẫn chi tiết về hai thư viện cuDF (Pandas trên GPU) và cuML (Scikit-learn trên GPU).

Hướng Dẫn Cài Đặt RAPIDS

Cài Đặt Trên Local

Để cài đặt RAPIDS, vui lòng truy cập vào liên kết cài đặt RAPIDS và chọn phiên bản tương ứng. Lưu ý: Kiểm tra phiên bản CUDA toolkit bằng lệnh sau:

$ nvcc -V

Nếu bạn chưa cài đặt CUDA toolkit, có thể tham khảo hướng dẫn cài đặt trực tiếp từ NVIDIA.

Lưu Ý Quan Trọng:

RAPIDS chỉ hỗ trợ cho Python phiên bản 3.9, 3.10, và 3.11. Kiểm tra các phiên bản đã cài đặt bằng lệnh:

import cudf
cudf.__version__
import cuml
cuml.__version__
import cugraph
cugraph.__version__
import cuspatial
cuspatial.__version__
import cuxfilter
cuxfilter.__version__

Cài Đặt Trên Google Colab

Để sử dụng RAPIDS trên Google Colab, bạn chỉ cần chuyển từ CPU sang GPU và chạy hai lệnh sau:

!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
!python rapidsai-csp-utils/colab/pip-install.py

Sau khi cài đặt xong, bạn cũng có thể kiểm tra phiên bản các thư viện bằng các lệnh tương tự như trên.

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về RAPIDS và cách cài đặt nó để tối ưu hóa quá trình phân tích và xử lý dữ liệu của bạn.
source: viblo