ㅁ 데이터 프레임과 SQL

1. RAPIDS GPU 가속

ㅇ 정의:
NVIDIA에서 개발한 오픈소스 GPU 가속 데이터 과학 라이브러리 모음으로, Pandas, SQL, 머신러닝 연산을 GPU에서 병렬 처리하여 속도를 향상시키는 기술.

ㅇ 특징:
– cuDF, cuML, cuGraph 등 다양한 모듈로 구성됨.
– GPU 메모리에서 직접 연산하여 CPU-GPU 간 데이터 이동 비용 최소화.
– Pandas 및 Scikit-learn과 유사한 API 제공으로 학습 곡선이 완만.
– 대규모 데이터셋 처리 시 CPU 대비 수십 배 빠른 성능.

ㅇ 적합한 경우:
– 수백만 행 이상의 대규모 데이터 프레임 연산이 필요한 경우.
– GPU 리소스가 충분히 확보된 환경.
– 머신러닝 전처리, 피처 엔지니어링, 그래프 분석 등 고성능 연산.

ㅇ 시험 함정:
– GPU가 없는 환경에서는 성능 향상이 불가능함을 간과.
– 모든 연산이 GPU에서 더 빠른 것은 아니며, 소규모 데이터에서는 오히려 오버헤드로 느려질 수 있음.
– RAPIDS는 단일 GPU뿐 아니라 멀티 GPU 및 Dask 연계 가능하다는 점을 놓칠 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “RAPIDS는 GPU 메모리 내에서 데이터 프레임 연산을 수행하여 CPU 대비 속도를 높인다.”
– X: “RAPIDS는 CPU 멀티스레딩 최적화 라이브러리이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

RAPIDS는 GPU 가속 데이터 처리 및 분석을 위한 오픈소스 라이브러리 모음으로, 주요 구성요소는 다음과 같다.

1. cuDF
– Pandas와 유사한 GPU 기반 DataFrame 라이브러리
– 대규모 데이터의 로드, 필터링, 집계, 조인 등을 GPU에서 고속 처리
– CPU-Pandas 코드와 유사한 문법으로 GPU 활용 가능

2. cuML
– Scikit-learn과 유사한 GPU 기반 머신러닝 라이브러리
– 회귀, 분류, 군집화, 차원 축소 등 다양한 알고리즘을 GPU에서 병렬 처리
– 기존 sklearn API와 유사하여 코드 변경 최소화 가능

3. cuGraph
– GPU 기반 그래프 분석 라이브러리
– PageRank, BFS, 연결 요소 분석 등 대규모 그래프 알고리즘을 빠르게 수행
– 대규모 네트워크 분석, 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석 등에 활용

4. Dask 연계
– Dask와 결합하여 다수의 GPU 또는 다중 노드에서 분산 처리 가능
– 대용량 데이터셋 처리 시 확장성 확보

5. Apache Arrow 기반 컬럼형 메모리 포맷
– 컬럼 단위 데이터 저장으로 분석 효율 향상
– CPU와 GPU 간 Zero-copy 데이터 전송 가능
– 데이터 변환 비용 절감

6. Zero-copy 데이터 전송
– 불필요한 메모리 복사 없이 CPU와 GPU 간 데이터 공유
– 처리 속도 향상 및 메모리 사용량 절감

7. GPU 메모리 관리 기법 (RMM: RAPIDS Memory Manager)
– GPU 메모리 풀 관리, 메모리 할당/해제 최적화
– 메모리 단편화 방지 및 성능 안정화

8. 실무 적용 시 유의사항
– GPU 메모리 용량 제한: 데이터 크기가 GPU 메모리를 초과하면 성능 저하 또는 처리 불가
– 데이터 전송 병목: CPU-GPU 간 전송 속도가 전체 성능에 영향
– 라이브러리 버전 호환성: CUDA, 드라이버, RAPIDS 버전 간 호환성 문제 발생 가능