AI計算をGPUで速くする技術

このチュートリアルでは、GPUで高速化された機械学習フレームワークとしてNVIDIA cuMLを実装し、RAPIDSがいかに一般的なデータサイエンスおよび機械学習タスクを加速できるかを示す実用的なワークフローを構築します。まず、GPU環境を設定し、既存のscikit-learnワークロードを最小限のコード変更で加速できるcuml.accelを検証します。その後、CuPyおよびcuDFとの直接的な相互運用性のためにネイティブのcuML APIに移行します。次に、PCA、K-Means、最近傍探索、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、DBSCANのCPUおよびGPU実装をベンチマークし、意味のあるパフォーマンス測定値を得るために同期されたタイミングを使用します。また、UMAP、t-SNE、HDBSCAN、およびtrustworthiness metricsを使用してGPUベースのマニホールド学習およびクラスタリングパイプラインを構築します。さらに、FILによる高スループットのフォレスト推論を探求し、GPU生成のSHAP説明を検証し、scikit-learnメタ推定器によるハイパーパラメータ最適化を実行し、最後に、GPUとCPU環境間のポータビリティを検討しながら、訓練済みモデルをシリアライズします。 別のブラウザを使用 import os import sys import time import json import shutil import warnings import subprocess import importlib import traceback warnings.filterwarnings("ignore") QUICK = False SEED = 42 SCALE = 0.25 if QUICK else 1.0 N_MAIN = int(200_000 * SCALE) D_MAIN = 64 N_RF = int(50_000 * SCALE) D_RF = 32 N_NN_INDEX = int(50_000 * SCALE) N_NN_QUERY = int(5_000 * SCALE) N_DBSCAN = int(20_000 * SCALE) N_MANIFOLD = int(60_000 * SCALE) N_ACCEL = int(80_000 * SCALE) RESULTS = [] NOTES = [] def banner(title): line = "=" * 78 print(f"\n{line}\n {title}\n{line}", flush=True) def section(title, fn, *args, **kwargs): banner(title) t0 = time.perf_counter() try: fn(*args, **kwargs) except Exception: print(f"[!] Section skipped due to an error:\n{traceback.format_exc()}") print(f"[section wall time: {time.perf_counter() - t0:.1f}s]", flush=True) def bootstrap(): if shutil.which("nvidia-smi") is None: raise SystemExit(