Mars项目GPU加速使用指南-优快云博客

Mars项目GPU加速使用指南

mars mars-project/mars: Mars（大规模多维数组计算框架）是阿里云开发的一个开源分布式计算框架，主要用于解决大数据分析领域中大规模多维数组数据的高效处理问题，特别适合于机器学习、科学计算等领域。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mars/mars

概述

Mars是一个基于Python的大规模数据计算框架，支持在NVIDIA GPU上进行加速计算。本文将详细介绍如何在Mars项目中利用GPU进行张量和数据框计算，包括环境配置、基本操作以及多GPU和分布式场景下的使用方法。

环境准备

硬件要求

需要配备NVIDIA显卡并安装相应驱动
建议使用CUDA 10.1或更高版本

软件依赖

张量计算依赖

对于Mars张量计算，需要安装CuPy库。根据CUDA版本选择对应的安装包：

pip install cupy-cuda101  # 针对CUDA 10.1版本

数据框计算依赖

对于Mars数据框计算，需要安装RAPIDS cuDF库：

conda install -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge \
    -c defaults cudf=0.13 python=3.7 cudatoolkit=10.1

GPU张量计算

创建GPU张量

在创建张量时，通过指定gpu=True参数将张量创建在GPU上：

import mars.tensor as mt

# 在GPU上创建随机张量
a = mt.random.rand(10, 10, gpu=True)
a.sum().execute()  # 在GPU上执行计算

注意：创建张量时并不会立即分配GPU内存，只有在调用.execute()方法时才会真正在GPU上进行内存分配和计算。

内存转移操作

Mars提供了便捷的方法在CPU和GPU内存之间转移数据：

# 将CPU张量转移到GPU
b = mt.random.rand(10, 10)  # 默认创建在CPU
b_gpu = b.to_gpu()         # 转移到GPU

# 将GPU张量转移回CPU
b_cpu = b_gpu.to_cpu()     # 转移回CPU

GPU数据框计算

读取CSV到GPU

Mars可以直接将CSV文件读取到GPU内存：

import mars.dataframe as md

df = md.read_csv('data.csv', gpu=True)  # 直接读取到GPU
df.groupby('a').sum().execute()        # 在GPU上执行分组聚合

数据框内存转移

与张量类似，数据框也支持GPU和CPU之间的内存转移：

# 创建CPU数据框并转移到GPU
df = md.DataFrame(mt.random.rand(10, 10))
df_gpu = df.to_gpu()

# 转移回CPU
df_cpu = df_gpu.to_cpu()

多GPU计算

Mars支持自动利用单机上的多个GPU进行计算：

t = mt.random.rand(10000, 10000, gpu=True)
t.sum().execute()  # 自动使用所有可见GPU

指定GPU设备

可以通过环境变量限制可用的GPU设备：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3,5 ipython  # 只使用GPU 0,3,5

分布式GPU计算

启动GPU工作节点

在分布式环境中，可以指定工作节点使用的GPU设备：

mars-worker -H <worker_ip> -p <worker_port> \
    -s <manager_ip>:<manager_port> \
    --cuda-devices 0,1,2  # 绑定到GPU 0,1,2

分布式GPU计算示例

连接到集群后，GPU计算与单机模式类似：

import mars
from mars.session import new_session
import mars.tensor as mt

# 连接到集群
new_session('http://<web_ip>:<web_port>')

# 创建GPU张量并计算
t = mt.random.rand(20, 20, gpu=True)
t.sum().execute()  # 在绑定了GPU的工作节点上执行