Um dos desafios perenes para pesquisadores e cientistas de dados é a limitação inerente das ferramentas que utilizam para analisar os números. NumPy, a biblioteca ideal para operações numéricas em Python, tem sido a base de sua simplicidade e funcionalidade. No entanto, à medida que os conjuntos de dados crescem e os modelos se tornam mais complexos, as limitações de desempenho do NumPy tornam-se aparentes. O NumPy é executado apenas com recursos de CPU e não é otimizado para os grandes conjuntos de dados comumente processados hoje. O poder de computação limitado de um único núcleo de CPU leva a gargalos, estendendo os tempos de computação e limitando a escalabilidade. Essa lacuna criou a necessidade de ferramentas mais eficientes que possam se integrar perfeitamente às bases de código existentes e, ao mesmo tempo, aproveitar o poder de computação acelerado – especialmente GPUs, que agora são padrão para tarefas de alto desempenho.
A NVIDIA anunciou cuPyNumeric, uma biblioteca de computação distribuída de código aberto projetada para substituir NumPy, permitindo que cientistas e pesquisadores usem aceleração de GPU em escala de cluster sem alterar seu código Python. Esta mudança da NVIDIA aborda um desafio importante para pesquisadores e desenvolvedores: otimizar o código Python existente para computação de alto desempenho. cuPyNumeric visa eliminar a necessidade de os desenvolvedores aprenderem novas APIs ou reescreverem bases de código inteiras. Os usuários podem pegar seus programas existentes baseados em NumPy e acelerá-los instalando o NumPy com cuPyNumeric, usando o mesmo poder de processamento das GPUs. cuPyNumeric também oferece suporte a cálculos distribuídos entre clusters, melhorando a escalabilidade. Construído com base no ecossistema RAPIDS, o cuPyNumeric inclui um conjunto abrangente de bibliotecas de ciência de dados para GPUs NVIDIA.
Detalhes técnicos
A mecânica básica do cuPyNumeric é digna de nota. Ele usa CUDA para acelerar a paralelização de operações de array, permitindo que cargas de trabalho que normalmente levariam horas ou dias em CPUs sejam concluídas com muito mais rapidez em GPUs. Além disso, cuPyNumeric é compatível com Dask, uma biblioteca de código aberto que fornece paralelização estatística avançada, permitindo escalonamento eficiente em GPUs e vários nós. Ele mantém a API NumPy padrão, garantindo atrito mínimo para cientistas e desenvolvedores que mudam de NumPy para cuPyNumeric. As vantagens incluem uma redução significativa no tempo de computação, facilidade de escalonamento em clusters distribuídos e uso eficiente da memória da GPU, resultando em processamento e análise mais rápidos de grandes conjuntos de dados. A NVIDIA sugere que o cuPyNumeric pode alcançar uma aceleração significativa em comparação com o NumPy convencional baseado em CPU, especialmente com cargas pesadas de computação e se beneficiando do paralelismo da GPU.
Esta biblioteca é importante por vários motivos. Primeiro, permite que cientistas e desenvolvedores de dados superem as limitações do NumPy tradicional sem ter que modificar todo o seu fluxo de trabalho. A capacidade de aumentar a aceleração da GPU com pequenas alterações na base de código Python é uma enorme vantagem, pois permite que as equipes acelerem os ciclos de pesquisa, levando a insights mais rápidos e resultados mais oportunos. Em segundo lugar, o suporte para computação distribuída em escala de cluster significa que a aceleração não está limitada a uma única máquina. Em vez disso, os pesquisadores podem aproveitar o poder de clusters inteiros de GPU para resolver problemas de grande escala que, de outra forma, seriam difíceis de resolver. Nos testes da NVIDIA, os usuários observaram melhorias significativas na velocidade de seus cálculos, especialmente na multiplicação de matrizes, grandes operações de álgebra linear e simulações complexas comuns em áreas como genômica, ciências climáticas e finanças computacionais.
A conclusão
A introdução do cuPyNumeric pela NVIDIA representa um avanço lógico na computação acelerada. Ele preenche a lacuna entre a facilidade de uso e a necessidade de velocidade na computação científica, fornecendo uma solução que requer alterações mínimas nas funcionalidades existentes. A capacidade de converter facilmente scripts NumPy em suas contrapartes aceleradas usando cuPyNumeric é uma melhoria que pode melhorar a eficiência matemática em uma ampla gama de disciplinas. Os investigadores e cientistas de dados têm agora uma ferramenta que lhes permite concentrar-se mais nas suas pesquisas e reduzir as restrições de recursos computacionais.
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Asif Razzaq é o CEO da Marktechpost Media Inc. Como empresário e engenheiro visionário, Asif está empenhado em aproveitar o poder da Inteligência Artificial para o benefício da sociedade. Seu mais recente empreendimento é o lançamento da Plataforma de Mídia de Inteligência Artificial, Marktechpost, que se destaca por sua ampla cobertura de histórias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que parecem tecnicamente sólidas e facilmente compreendidas por um amplo público. A plataforma possui mais de 2 milhões de visualizações mensais, o que mostra sua popularidade entre o público.
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