CPU靠边站！使用cuDF在GPU加速Pandas
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使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：
尽管如此，即使加速，
Pandas仍然只能在CPU上运行
。由大家的CPU通常有8个或更少的核，因此达到的加速是有限的。我们的数据集可能有多达数百万、数十亿甚至数万亿个，8核不足以解决这个问题。
幸运的是，随着GPU加速在机器学习领域的成功普及，将数据分析库应用到GPU上有了强大的推动力。
cuDF
库就是朝这个方向迈出的一步。
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cuDF（
https://github.com/rapidsai/cudf
）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。
cuDF的API是Pandas的一面镜
子，在大多数情况下可以直接替代P andas
。这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。
那么，你所需做的是把你的Pandas DataFrame
转换成cuDF。
cuDF支持Pandas大多数常见的DataFrame操作，因此无需太多学习成本你就可以加速许多常规的Pandas代码
。
我们首先安装库文件：
下面是我们测试电脑的配置参数：
- i7–8700k CPU
- 1080 Ti GPU
- 32 GB of DDR4 3000MHz RAM
- CUDA 9.2
获得GPU加速
我们将加载一个包含随机数的Big数据集，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。
首先初始化Dataframes：一个用于Pandas，一个用于cuDF。
DataFrame有超过1亿个单元格！
import pandas as pd
import numpy as np
import cudf
pandas_df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 100000000, size=100000000),
'b': np.random.randint(0, 100000000, size=100000000)})
cudf_df = cudf.DataFrame.from_pandas(pandas_df)
在我们的第一个测试中，让我计算一下 Pandas VS cuDF数据中a变量的平均值需要多长时间。
%timeit
命令允许我们在Jupyter计算Python命令的速度。
https://docs.python.org/3.6/library/timeit.html
# Timing Pandas
# Output: 82.2 ms per loop
%timeit pandas_df.a.mean()
# Timing cuDF
# Output: 5.12 ms per loop
%timeit cudf_df.a.mean()
平均运行时间显示在代码注释中。我们得到了将近
16倍
的加速！
现在，做一些更复杂的事情，比如做一个大合并。将Dataframe本身合并到数据 Dataframe
的b列上。
这里的合并是一个非常大的操作，因为Pandas将不得不寻找并匹配公共值，对于一个有1亿行的数据集来说，这是一个非常耗时的操作！GPU加速将使这变得容易，因为我们有更多的并行进程可以一起工作。
代码：
# Timing Pandas
# Output: 39.2 s per loop
%timeit pandas_df.merge(pandas_df, on='b')
# Timing cuDF
# Output: 2.76 s per loop
%timeit cudf_df.merge(cudf_df, on='b')
即使使用i7-8700k CPU，
Pandas
完成合并平均也
需要39.2秒
。而
cuDF在GPU上只花了2.76秒。
14倍的加速！
快去试试吧！
—End—
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