在 NVIDIA ，我們正在推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的變革。推動(dòng)我們前進(jìn)的一些主要趨勢(shì)如下：

Python 作為最常用的數(shù)據(jù)分析語言的崛起

對(duì)高可用性分布式計(jì)算的需求增加

需要更多的計(jì)算能力

開源軟件成為業(yè)界主流

這些趨勢(shì)的交叉點(diǎn)是 達(dá)斯克。 ，一個(gè)開源庫，旨在為現(xiàn)有的 Python 堆棧提供并行性。在這篇文章中，我們將討論 Dask ，它是什么，我們?nèi)绾卧?NVIDIA 中使用它，以及為什么它在大型企業(yè)中有如此大的潛力。最后，我們強(qiáng)調(diào)了對(duì)企業(yè) Dask 支持的日益增長(zhǎng)的需求，以及像 盤繞 、 水蟒 和 全視距 這樣的公司正在滿足小型和大型客戶的需求。

Dask ：應(yīng)對(duì)伸縮 Python 的歷史挑戰(zhàn)

蟒蛇很慢。 Python 最初是由 Guido Van Rossum 在 1989 年作為一個(gè)假日愛好項(xiàng)目開發(fā)的，它并不打算處理它今天在一些計(jì)算量最大的組織中所做的 tb 級(jí)生產(chǎn)工作負(fù)載。怎么搞的？

Python 是一種高度可用的語言，它將 Fortran 和 CUDA 等高性能語言和 api 與輕量級(jí)、用戶友好的 api 相連接。通過將可訪問性與性能相結(jié)合，它已被科學(xué)家、主題專家和其他可能沒有傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的數(shù)據(jù)從業(yè)人員所采用。成功的項(xiàng)目如 NumPy 、 學(xué)習(xí)工具 scikit ，尤其是 ［ZBK5 號(hào)］ 改變了我們對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的可訪問性的看法。

在大數(shù)據(jù)用例變得如此流行之前，這些項(xiàng)目并沒有一個(gè)強(qiáng)大的并行解決方案。 Python 是單核計(jì)算的選擇，但是用戶不得不為多核或多機(jī)器并行尋找其他解決方案。這導(dǎo)致了用戶體驗(yàn)的中斷和挫折感。

許多偉大的開發(fā)人員試圖解決這種挫折。類似 Hadoop 的 mrjob 和 Apache 的 PySpark 這樣的庫允許您將計(jì)算與 Python 并行化，但用戶體驗(yàn)與 NumPy 、 pandas 和 scikit Learning 等收藏夾的體驗(yàn)不同。這就創(chuàng)建了一種模式，工作必須兩次完成：在 pandas 中開發(fā)您的想法，然后在 PySpark 和 MLlib 公司 中重構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；ぷ鳌Ｍǔ?，這項(xiàng)工作由兩個(gè)獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)完成，在不同團(tuán)隊(duì)通信以排除錯(cuò)誤時(shí)，會(huì)減慢部署速度并創(chuàng)建開銷。

輸入 Dask 。 這種在 Python 中擴(kuò)展工作負(fù)載的日益增長(zhǎng)的需求導(dǎo)致了 Dask 在過去五年中的自然增長(zhǎng)。同樣受到 web 開發(fā)人員的歡迎， Python 有一個(gè)健壯的網(wǎng)絡(luò)棧， Dask 利用它來構(gòu)建一個(gè)靈活、高效、分布式的計(jì)算系統(tǒng)，能夠擴(kuò)展各種工作負(fù)載。 Dask 的靈活性有助于它在其他大數(shù)據(jù)解決方案（如 Hadoop 或 ApacheSpark ）中脫穎而出。其對(duì)本機(jī)代碼的支持使得它特別容易用于 Python 用戶和 C / C ++ +/ CUDA 開發(fā)人員。

Dask 很快被 Python 開發(fā)人員社區(qū)采用。今天， Dask 是由一個(gè)開發(fā)人員社區(qū)管理的，他們跨越了幾十個(gè)機(jī)構(gòu)和 PyData 項(xiàng)目，比如 pandas 、 Jupyter 和 scikitlearn 。 Dask 與這些流行工具的集成使得采用率迅速上升，在需要 Pythonic 大數(shù)據(jù)工具的開發(fā)人員中，采用率約為 20% 。

圖 1 Python 開發(fā)人員使用的大數(shù)據(jù)工具（》 100%

Dask 和 NVIDIA ：推動(dòng)無障礙加速分析

NVIDIA 了解 GPUs 提供給數(shù)據(jù)分析的能力。這就是為什么我們一直在努力幫助你從數(shù)據(jù)中獲得最大的信息。在了解 Dask 的強(qiáng)大功能和可訪問性之后，我們開始在 RAPIDS 項(xiàng)目上使用 Dask ，目標(biāo)是將加速數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載水平擴(kuò)展到多個(gè) GPUs 和 GPU – 系統(tǒng)。

由于可訪問的 Python 接口和數(shù)據(jù)科學(xué)以外的多功能性， Dask 在整個(gè) NVIDIA 中擴(kuò)展到其他項(xiàng)目，成為從解析 JSON 到管理端到端深度學(xué)習(xí)工作流的新應(yīng)用程序的自然選擇。以下是我們使用 Dask 的許多正在進(jìn)行的項(xiàng)目和合作中的一些。

RAPIDS

RAPIDS 是一套開源軟件庫和 api ，用于完全在 GPUs 上執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)管道，通常將培訓(xùn)時(shí)間從幾天縮短到幾分鐘?；?NVIDIA CUDA -X AI ， RAPIDS 結(jié)合了多年來在圖形、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算（ HPC ）等領(lǐng)域的發(fā)展。

雖然 CUDA -X 的功能非常強(qiáng)大，但大多數(shù)數(shù)據(jù)分析從業(yè)者更喜歡使用 Python 工具集（如 NumPy 、 pandas 和 scikit learn ）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、構(gòu)建和培訓(xùn)模型。 Dask 是 RAPIDS 生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，通過基于 Python 的舒適用戶體驗(yàn)，使您更容易利用加速計(jì)算。

NVTabular

NVTabular 是一個(gè)功能工程和預(yù)處理庫，旨在快速、輕松地操作 TB 的表格數(shù)據(jù)集。它建立在 Dask-cuDF 庫之上，提供了一個(gè)高級(jí)抽象層，簡(jiǎn)化了大規(guī)模高性能 ETL 操作的創(chuàng)建。通過使用 RAPIDS 和 Dask ， NVTabular 可以擴(kuò)展到數(shù)千個(gè) GPUs ，消除了等待 ETL 進(jìn)程完成的瓶頸。

BlazingsQL

BlazingsQL 是 GPUs 上的一個(gè)非?？焖俚姆植际?SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 構(gòu)建的。它使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠輕松地將大型數(shù)據(jù)湖連接到 GPU —加速分析 。只需幾行代碼，就可以在 HDFS 和 Amazon S3 這樣的數(shù)據(jù)湖中直接查詢?cè)嘉募袷?，?CSV 和 apacheparquet ，然后直接將結(jié)果導(dǎo)入 GPU 內(nèi)存。

BlazingDB ， Inc 。是 BlazingSQL 背后的公司，是 RAPIDS 的核心貢獻(xiàn)者，并與 NVIDIA 進(jìn)行了大量合作。

庫斯特里姆

在 NVIDIA ，我們?cè)趦?nèi)部使用 Dask 為我們的部分產(chǎn)品和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供燃料。使用 斯特雷姆茲 、 Dask 和 RAPIDS ，我們構(gòu)建了 庫斯特里姆 ，一個(gè)使用 100% 原生 Python 的加速流數(shù)據(jù)平臺(tái)。有了 cuStreamz ，我們可以對(duì)一些最苛刻的應(yīng)用程序進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，比如 GeForce NOW 、 NVIDIA GPU Cloud （ NGC ）和 NVIDIA Drive SIM 。雖然這是一個(gè)年輕的項(xiàng)目，但我們已經(jīng)看到使用支持 Dask 的 cuStreamz 的其他流媒體數(shù)據(jù)平臺(tái)的總體擁有成本顯著降低。

Dask 和 RAPIDS ：促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新

許多公司都在采用 Dask 和 RAPIDS 來擴(kuò)展其一些最重要的業(yè)務(wù)。 NVIDIA 的一些最大的合作伙伴，行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，正在使用 Dask 和 RAPIDS 來支持他們的數(shù)據(jù)分析。下面是一些最近令人興奮的例子。

大寫一

Capital One 以“改變銀行業(yè)為己任”，在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方面投入巨資，為客戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，提高整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。借助一個(gè)對(duì) Python 友好的大型數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)， 大寫一使用 Dask 和 RAPIDS 可以擴(kuò)展和加速傳統(tǒng)上難以并行化的 Python 工作負(fù)載，并顯著減少大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)曲線。

國(guó)家能源研究科學(xué)計(jì)算中心

致力于為基礎(chǔ)科學(xué)研究提供計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)， NERSC 是通過計(jì)算加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的世界領(lǐng)先者。這項(xiàng)任務(wù)的一部分是讓研究人員能夠使用超級(jí)計(jì)算機(jī)來推動(dòng)科學(xué)探索。有了 Dask 和 RAPIDS ， 他們最新的超級(jí)計(jì)算機(jī)“ Perlmutter ” 的不可思議的功能就可以很容易地被那些在超級(jí)計(jì)算方面背景有限的研究人員和科學(xué)家所利用。通過使用 Dask 創(chuàng)建一個(gè)熟悉的界面，他們將超級(jí)計(jì)算的能力交給了科學(xué)家，推動(dòng)了跨領(lǐng)域的潛在突破。

橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室

在全球大流行的情況下，橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ ORNL ）正在通過建立一個(gè)“虛擬實(shí)驗(yàn)室”來推動(dòng)創(chuàng)新的邊界，以對(duì)抗 COVID-19 的藥物發(fā)現(xiàn)。 使用 Dask 、 RAPIDS 、 BlazingSQL 和 NVIDIA GPUs ， 研究人員可以利用他們筆記本電腦上的 Summit 超級(jí)計(jì)算機(jī)來篩選小分子化合物，以確定它們與 SARS-CoV-2 主要蛋白酶結(jié)合的能力。有了這樣一個(gè)靈活的工具集，工程師們能夠在不到兩周的時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)并運(yùn)行這個(gè)定制的工作流，并且可以看到次秒級(jí)的查詢結(jié)果。

沃爾瑪實(shí)驗(yàn)室

作為零售業(yè)的巨頭，沃爾瑪利用大量的數(shù)據(jù)集來更好地為客戶服務(wù)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求，提高內(nèi)部效率。依靠大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)， 沃爾瑪實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)向了達(dá)斯克、 XGBoost 和 RAPIDS 可將培訓(xùn)時(shí)間減少 100 倍，從而實(shí)現(xiàn)快速模型迭代和精度改進(jìn)，以進(jìn)一步推動(dòng)其業(yè)務(wù)。利用 Dask ，他們向數(shù)據(jù)科學(xué)家開放了 NVIDIA GPUs 的能力，以解決他們最棘手的問題。

企業(yè)中的達(dá)斯克：一個(gè)成長(zhǎng)中的市場(chǎng)

雖然企業(yè)中的實(shí)踐者通常很容易嘗試開源軟件，但在生產(chǎn)中使用該軟件則更具挑戰(zhàn)性。隨著新興的、有希望的開源技術(shù)，企業(yè)可能會(huì)推出自己的部署來解決現(xiàn)實(shí)世界中的業(yè)務(wù)問題。隨著開源軟件的成熟和發(fā)展，公司紛紛涌現(xiàn)，開始滿足企業(yè)級(jí)部署、集成和支持的需求。

隨著其在大型機(jī)構(gòu)中的日益成功，我們已經(jīng)開始看到更多的公司滿足企業(yè)對(duì) Dask 產(chǎn)品和服務(wù)的需求。以下是一些正在滿足企業(yè)需求的公司，標(biāo)志著一個(gè)成熟市場(chǎng)的開始。

水蟒

與 SciPy 生態(tài)系統(tǒng)的一大部分一樣， Dask 從 水蟒公司， 開始，在那里它獲得了發(fā)展，并逐漸發(fā)展成為一個(gè)更大的開源社區(qū)。隨著社區(qū)的發(fā)展和企業(yè)開始采用 Dask ， Anaconda 開始提供咨詢服務(wù)、培訓(xùn)和開源支持，以簡(jiǎn)化企業(yè)的使用。作為開源軟件的主要支持者， Anaconda 還雇傭了許多 Dask 維護(hù)人員，為企業(yè)客戶提供了對(duì)軟件的深入理解。

盤繞

由 Dask 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和前 NVIDIA 員工 Matthew Rocklin 等 Dask 維護(hù)人員創(chuàng)建， 盤繞 提供了一個(gè)圍繞 Dask 的托管解決方案，使其在云環(huán)境和企業(yè)環(huán)境中都變得容易，同時(shí)還提供企業(yè)支持，幫助優(yōu)化機(jī)構(gòu)內(nèi)的 Python 分析。最近 正式發(fā)布 ，他們的 公共托管托管部署產(chǎn)品 為今天使用 Dask 和 RAPIDS 提供了一種既健壯又直觀的方法。

全視距

致力于幫助企業(yè)從其數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值， 全視距 提供多種服務(wù)，推動(dòng)跨行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。與 Anaconda 一樣， Quansight 為使用 Dask 的企業(yè)提供咨詢服務(wù)和培訓(xùn)。 Quansight 擁有 PyData 和 NumFOCUS 生態(tài)系統(tǒng)，它還為需要在開源軟件中進(jìn)行增強(qiáng)或缺陷修復(fù)的企業(yè)提供支持。

結(jié)論

Dask 是一個(gè)功能強(qiáng)大且可訪問的開源項(xiàng)目，它允許數(shù)據(jù)分析從業(yè)者輕松地?cái)U(kuò)展 Python 工作負(fù)載。由于它的承諾和易用性， Dask 已經(jīng)在數(shù)據(jù)科學(xué)家中引起了極大的興趣，并且開始在企業(yè)環(huán)境中顯示出驚人的結(jié)果。在 NVIDIA 上，我們相信 Dask 的變革能力，我們將其作為 RAPIDS 套件中的一個(gè)主要組件根深蒂固，允許通過 Python 接口訪問加速計(jì)算的能力。

隨著 Dask 的不斷成熟，我們開始看到越來越多的公司滿足對(duì) Dask 管理部署和對(duì)企業(yè)支持的需求。這一成熟標(biāo)志著數(shù)據(jù)分析行業(yè)的重大進(jìn)步，推動(dòng)更廣泛的受眾獲得可訪問的高性能分析，并使改變游戲規(guī)則、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新成為必然。

關(guān)于作者

Jacob Schmitt 是 NVIDIA 企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理，他幫助企業(yè)用戶連接到強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案。在加入 NVIDIA 之前，他是 Capital One 機(jī)器學(xué)習(xí)中心的產(chǎn)品經(jīng)理，推動(dòng)了諸如 Dask 和 RAPIDS 等強(qiáng)大開源庫的采用和擴(kuò)展。

Matthew Rocklin 是 Coiled 的首席執(zhí)行官，這家公司使 Python 更容易擴(kuò)展以解決數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)問題。 Matt 還是一個(gè)長(zhǎng)期的開源維護(hù)者，特別關(guān)注 Dask 。在開始盤繞之前，馬特帶領(lǐng) Dask + RAPIDS 團(tuán)隊(duì)進(jìn)入 NVIDIA 。

審核編輯：郭婷