为Spark ML算法提供GPU加速度

Spark MLlib是Apache Spark用于大规模machine learning并且提供了许多流行的机器学习算法的内置实现。这些实现创建于十年前，但没有利用现代计算加速器，如 NVIDIA GPU 。

为了解决这一差距，我们最近开源了 Spark RAPIDS ML(NVIDIA/spark-rapids-ml) ，一个 Python 包，为 Py Spark ML 应用程序提供 GPU 加速。通过这样做，我们实现了以下关键目标：

应用程序编程接口：完全保留 Py Spark MLlib 基于 DataFrames 的 APISpark ML algorithms，保持与 Spark 的 Pipeline API 、 CrossValidation 等的兼容性。允许在基线 Spark ML 实现和 GPU 加速实现之间切换，只需最少的代码更改（即最多更改 Python 包导入语句）。

加快速度并节省成本：为 Spark ML 算法展示 GPU 加速带来的显著性能提升和成本节约。

体系结构：利用 NVIDIA 已经完成的大量工作来加速传统的 ML 算法。

您可以从NVIDIA/spark-rapids-mlApache v2 许可证下的 GitHub 存储库。初始版本为以下 Spark ML 算法提供了 GPU 加速度：

主成分分析

K- 均值聚类

带脊和弹性网正则化的线性回归

随机森林分类和回归

该版本还包括以下内容的 Spark ML API 兼容版本：

K 最近邻

我们之所以最初选择算法，是因为我们的第三个目标：尽可能使用现有的 NVIDIA 加速 ML 库。

具体而言，我们选择在OSS RAPIDS cuML library并为 Spark ML 中也提供的算法的现有 cuML 分布式实现提供 Py Spark API 包装器。

RAPIDS cuML 还对 Spark ML 中没有的一些流行算法进行了 GPU 加速的分布式实现，我们已经包括了 k 个最近邻居，作为为这些算法提供 Spark ML API 兼容性的概念证明。

图 1 。 Spark RAPIDS ML 和 cuML 集成

图 1 显示， GPU cuML ML 与 cuML 的集成使用 Spark 的 Barrier RDD 同步和通信机制，在正在运行的 Spark cluster 上引导 cuML s 的分布式算法实现，每个 RAPIDS 工作者映射到每个 Spark 一个 Spark ]任务上。算法计算和工作人员之间的通信被推迟到 cuML 。对于后者， cuML 依赖于 NCCL 和 UCX 库来加速 GPU 之间的通信， Spark RAPIDS ML 也使用这些通信。

 

易于采用的 API

作为核心设计目标， Spark RAPIDS ML API 旨在将代码更改降至最低，以方便 Spark ML 开发人员采用，并促进现有 Spark ML 应用程序的迁移。

以下代码示例用于 KMean 的基线 Spark ML 和 Spark RAPIDS ML ，其中只有 Python 导入语句被更改.

py Spark 毫升

 

from pyspark.ml.clustering import KMeans

kmeans_estm = KMeans()
.setK(100)
.setFeaturesCol("features")
.setMaxIter(30)

kmeans_model = kmeans_estm.fit(pyspark_data_frame)

kmeans_model.write().save("saved-model")

transformed = kmeans_model.transform(pyspark_data_frame)

 

Spark _ RAPIDS _ ml

 

从 Spark _ RAPIDS _ ml 导入 KMeans

kmeans_estm = KMeans()
.setK(100)
.setFeaturesCol("features")
.setMaxIter(30)

kmeans_model = kmeans_estm.fit(pyspark_data_frame)

kmeans_model.write().save("saved-model")

transformed = kmeans_model.transform(pyspark_data_frame)

 

更一般地说，支持算法的 Spark RAPIDS ML 加速版本实现了 Spark ML 对应的估计器模型 API 。它们具有匹配的（在名称和数据类型上）构造函数参数、 getter 和 setter 以及模型属性和方法，在各种算法的底层 cuML 实现所支持的范围内。

相应的拟合和变换方法接受带有 VectorUDT 的 Spark 数据帧、 Spark SQL 数组或标量特征列（带有Float或Double元素类型）。目前，仅支持密集向量。

加快速度并节省成本

在本节中，我们提供了初步的基准测试结果，比较了支持算法的 GPU 加速 Spark RAPIDS ML 版本和基于 CPU 的 Spark ML 版本。

基准测试在 Databricks 的 AWS 托管 Spark 服务上的三个节点 Spark cluster （一个驱动程序，两个执行器）中运行，具有以下硬件配置：

在 CPU 集群中，m5.2xlarge执行器和驱动程序节点各有八个CPU内核和32 GB RAM。

在 GPU 集群中， g5.2x 大型执行器节点的 CPU 和 RAM 与 m5.2x 大型节点相同，还有 NVIDIA 24-GBA10GPU 。

基准测试是在适用于相应算法的 12-GB 合成数据集上运行的。它们是使用 sci-kit learn 的合成数据生成例程生成的，并以 Parquet 格式存储在 Amazon S3 上。运行时用于从 Amazon S3 加拟合方法执行端到端数据加载。我们还使用了spark-rapids plugin以加速 GPU 运行的数据加载。

图 2 : 基于 CPU 的 Spark ML 和 GPU 加速 Spark RAPIDS ML 算法拟合方法的运行时间（秒）（对数刻度）

图 2 和图 3 总结了各种算法的基准测试结果。选择数据集和算法参数来表示高度计算密集型的 ML 工作负载。

图 3 中的成本效益图显示了由基准运行时间和 Databricks 的计算成本模型（ DBU 加上 CPU EC2 实例成本）确定的 CPU 计算成本与 Amazon 计算成本的比率。虽然 GPU 集群每小时的成本更高，但对于这些基准测试来说，它的端到端成本效益要高得多，因为它不仅能补偿更快的运行时间。

有关更多信息和重现这些结果的步骤，请参阅NVIDIA/spark-rapids-mlGitHub。

图 3 。 GPU – CPU 加速系数和相应的成本效益

接下来的步骤

使用 Spark RAPIDS ML ，只需一行代码更改即可显著加快 Spark ML 应用程序的速度，并降低计算成本。