使用RAPIDS cuML实现多节点多GPU的K-Means聚类分析-优快云博客

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使用RAPIDS cuML实现多节点多GPU的K-Means聚类分析

cuml cuML - RAPIDS Machine Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cuml

概述

在大规模数据分析和机器学习任务中，K-Means是最常用的聚类算法之一。RAPIDS cuML库提供了基于GPU加速的K-Means实现，特别是其多节点多GPU(MNMG)版本能够处理超大规模数据集。本文将详细介绍如何使用cuML的MNMG K-Means实现，并与传统CPU实现进行性能对比。

技术背景

cuML MNMG K-Means特点

cuML的多节点多GPU K-Means实现具有以下关键技术特点：

分布式计算架构：基于Dask框架实现数据和工作负载在多个GPU间的分布式处理
OPG模式：采用One Process Per GPU(OPG)布局，每个Dask worker对应一个GPU
并行迭代：每次迭代可以并行执行，仅需在迭代间共享质心信息
高效初始化：支持可扩展的k-means++初始化算法

与传统实现的区别

与单GPU实现相比，MNMG版本需要Dask Dataframe或Array作为输入，predict()和transform()方法返回与输入相同类型的结果。这种设计使得算法能够无缝扩展到多GPU环境。

环境配置

初始化Dask集群

from dask.distributed import Client
from dask_cuda import LocalCUDACluster

# 创建本地CUDA集群，每个GPU对应一个worker
cluster = LocalCUDACluster(threads_per_worker=1)
client = Client(cluster)

这段代码创建了一个本地Dask集群，采用OPG模式，确保每个GPU有一个专用worker进程。

数据准备

生成合成数据

cuML提供了便捷的合成数据生成函数：

from cuml.dask.datasets import make_blobs

n_samples = 1000000  # 100万样本
n_features = 2       # 2个特征
n_clusters = 5       # 5个簇

# 生成Dask cuPy Array格式的合成数据
X_dca, Y_dca = make_blobs(n_samples, 
                         n_features,
                         centers=n_clusters,
                         n_parts=n_total_partitions,
                         cluster_std=0.1,
                         verbose=True)

数据格式转换

为了与CPU实现对比，我们需要将数据转换为Numpy格式：

import cupy as cp

# 将Dask cuPy Array转换为单一cuPy数组
X_cp = X_dca.compute()

# 将cuPy数组转换为Numpy数组
X_np = cp.asnumpy(X_cp)
del X_cp  # 释放GPU内存

算法实现对比

Dask-ML实现(CPU)

作为对比基准，我们使用Dask-ML的K-Means实现：

from dask_ml.cluster import KMeans as skKMeans

%%time
kmeans_sk = skKMeans(init="k-means||",
                    n_clusters=5,
                    n_jobs=-1,
                    random_state=100)

kmeans_sk.fit(X_np)

%%time
labels_sk = kmeans_sk.predict(X_np).compute()

cuML实现(MNMG GPU)

使用cuML的MNMG K-Means实现：

from cuml.dask.cluster.kmeans import KMeans as cuKMeans

%%time
kmeans_cuml = cuKMeans(init="k-means||",
                      n_clusters=5,
                      random_state=100)

kmeans_cuml.fit(X_dca)

%%time
labels_cuml = kmeans_cuml.predict(X_dca).compute()

结果验证

使用调整兰德指数(Adjusted Rand Score)评估两种实现结果的一致性：

from cuml.metrics import adjusted_rand_score

score = adjusted_rand_score(labels_sk, labels_cuml)
passed = score == 1.0
print('比较结果: cuML与sklearn的标签' + ('一致' if passed else '不一致'))