Dask 是一個(gè)靈活的開(kāi)源庫(kù)，適用于 Python 中的并行和分布式計(jì)算。

什么是 DASK ?

Dask 是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，旨在為現(xiàn)有 Python 堆棧提供并行性。Dask 與 Python 庫(kù)(如 NumPy 數(shù)組、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成，無(wú)需學(xué)習(xí)新的庫(kù)或語(yǔ)言，即可跨多個(gè)核心、處理器和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)并行執(zhí)行。

Dask 由兩部分組成：

用于并行列表、數(shù)組和 DataFrame 的 API 集合，可原生擴(kuò)展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于內(nèi)存環(huán)境或分布式環(huán)境中運(yùn)行。Dask 集合是底層庫(kù)的并行集合(例如，Dask 數(shù)組由 Numpy 數(shù)組組成)并運(yùn)行在任務(wù)調(diào)度程序之上。

一個(gè)任務(wù)調(diào)度程序，用于構(gòu)建任務(wù)圖形，協(xié)調(diào)、調(diào)度和監(jiān)控針對(duì)跨 CPU 核心和計(jì)算機(jī)的交互式工作負(fù)載優(yōu)化的任務(wù)。

Dask 包含三個(gè)并行集合，即 DataFrame 、Bag 和數(shù)組，每個(gè)均可自動(dòng)使用在 RAM 和磁盤(pán)之間分區(qū)的數(shù)據(jù)，以及根據(jù)資源可用性分布在集群中多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)。對(duì)于可并行但不適合 Dask 數(shù)組或 DataFrame 等高級(jí)抽象的問(wèn)題，有一個(gè)“延遲”函數(shù)使用 Python 裝飾器修改函數(shù)，以便它們延遲運(yùn)行。這意味著執(zhí)行被延遲，并且函數(shù)及其參數(shù)被放置到任務(wù)圖形中。

Dask 的任務(wù)調(diào)度程序可以擴(kuò)展至擁有數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群，其算法已在一些全球最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行測(cè)試。其任務(wù)調(diào)度界面可針對(duì)特定作業(yè)進(jìn)行定制。Dask 可提供低用度、低延遲和極簡(jiǎn)的序列化，從而加快速度。

在分布式場(chǎng)景中，一個(gè)調(diào)度程序負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)許多工作人員，將計(jì)算移動(dòng)到正確的工作人員，以保持連續(xù)、無(wú)阻塞的對(duì)話(huà)。多個(gè)用戶(hù)可能共享同一系統(tǒng)。此方法適用于 Hadoop HDFS 文件系統(tǒng)以及云對(duì)象存儲(chǔ)(例如 Amazon 的 S3 存儲(chǔ))。

該單機(jī)調(diào)度程序針對(duì)大于內(nèi)存的使用量進(jìn)行了優(yōu)化，并跨多個(gè)線(xiàn)程和處理器劃分任務(wù)。它采用低用度方法，每個(gè)任務(wù)大約占用 50 微秒。

為何選擇 DASK?

Python 的用戶(hù)友好型高級(jí)編程語(yǔ)言和 Python 庫(kù)(如 NumPy 、Pandas 和 scikit-learn)已經(jīng)得到數(shù)據(jù)科學(xué)家的廣泛采用。

這些庫(kù)是在大數(shù)據(jù)用例變得如此普遍之前開(kāi)發(fā)的，沒(méi)有強(qiáng)大的并行解決方案。Python 是單核計(jì)算的首選，但用戶(hù)不得不為多核心或多計(jì)算機(jī)并行尋找其他解決方案。這會(huì)中斷用戶(hù)體驗(yàn)，還會(huì)讓用戶(hù)感到非常沮喪。

過(guò)去五年里，對(duì) Python 工作負(fù)載擴(kuò)展的需求不斷增加，這導(dǎo)致了 Dask 的自然增長(zhǎng)。Dask 是一種易于安裝、快速配置的方法，可以加速 Python 中的數(shù)據(jù)分析，無(wú)需開(kāi)發(fā)者升級(jí)其硬件基礎(chǔ)設(shè)施或切換到其他編程語(yǔ)言。啟動(dòng) Dask 作業(yè)所使用的語(yǔ)法與其他 Python 操作相同，因此可將其集成，幾乎不需要重新寫(xiě)代碼。

此外，由于擁有強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)堆棧，Python 受到網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)者的青睞，Dask 可利用該堆棧構(gòu)建一個(gè)靈活、功能強(qiáng)大的分布式計(jì)算系統(tǒng)，能夠擴(kuò)展各種工作負(fù)載。Dask 的靈活性使其能夠從其他大數(shù)據(jù)解決方案(如 Hadoop 或 Apache Spark)中脫穎而出，而且它對(duì)本機(jī)代碼的支持使得 Python 用戶(hù)和 C/C++/CUDA 開(kāi)發(fā)者能夠輕松使用。

Dask 已被 Python 開(kāi)發(fā)者社區(qū)迅速采用，并且隨著 Numpy 和 Pandas 的普及而增長(zhǎng)，這為 Python 提供了重要的擴(kuò)展，可以解決特殊分析和數(shù)學(xué)計(jì)算問(wèn)題。

Dask 的擴(kuò)展性遠(yuǎn)優(yōu)于 Pandas，尤其適用于易于并行的任務(wù)，例如跨越數(shù)千個(gè)電子表格對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。加速器可以將數(shù)百個(gè) Pandas DataFrame 加載到內(nèi)存中，并通過(guò)單個(gè)抽象進(jìn)行協(xié)調(diào)。

如今， Dask 由一個(gè)開(kāi)發(fā)者社區(qū)管理，該社區(qū)涵蓋數(shù)十家機(jī)構(gòu)和 PyData 項(xiàng)目，例如 Pandas 、Jupyter 和 Scikit-Learn 。Dask 與這些熱門(mén)工具的集成促使采用率迅速提高，在需要 Pythonic 大數(shù)據(jù)工具的開(kāi)發(fā)者中采用率約達(dá) 20%。

為何 DASK 在應(yīng)用 GPU 后表現(xiàn)更出色

在架構(gòu)方面，CPU 僅由幾個(gè)具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個(gè)軟件線(xiàn)程。相比之下，GPU 由數(shù)百個(gè)核心組成，可以同時(shí)處理數(shù)千個(gè)線(xiàn)程。

GPU 可提供曾經(jīng)深?yuàn)W難測(cè)的并行計(jì)算技術(shù)。

| Dask + NVIDIA：推動(dòng)可訪(fǎng)問(wèn)的加速分析

NVIDIA 了解 GPU 為數(shù)據(jù)分析提供的強(qiáng)大性能。因此，NVIDIA 致力于幫助數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能從業(yè)者從數(shù)據(jù)中獲得更大價(jià)值。鑒于 Dask 的性能和可訪(fǎng)問(wèn)性，NVIDIA 開(kāi)始將其用于 RAPIDS 項(xiàng)目，目標(biāo)是將加速數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載橫向擴(kuò)展到多個(gè) GPU 和基于 GPU 的系統(tǒng)。

得益于可訪(fǎng)問(wèn)的 Python 界面和超越數(shù)據(jù)科學(xué)的通用性，Dask 發(fā)展到整個(gè) NVIDIA 的其他項(xiàng)目，成為從解析 JSON 到管理端到端深度學(xué)習(xí)工作流程等新應(yīng)用程序的不二選擇。以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在進(jìn)行的許多項(xiàng)目和協(xié)作中的幾個(gè)：

| RAPIDS

RAPIDS 是一套開(kāi)源軟件庫(kù)和 API，用于完全在 GPU 上執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)流程，通?？梢詫⒂?xùn)練時(shí)間從幾天縮短至幾分鐘。RAPIDS 基于 NVIDIA CUDA-X AI 構(gòu)建，并結(jié)合了圖形、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算 (HPC)等方面的多年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

雖然 CUDA-X 功能強(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(例如前面提到的 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn)來(lái)試驗(yàn)、構(gòu)建和訓(xùn)練模型。Dask 是 RAPIDS 生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵組件，使數(shù)據(jù)從業(yè)者能夠更輕松地通過(guò)基于 Python 的舒適用戶(hù)體驗(yàn)利用加速計(jì)算。

| NVTabular

NVTabular 是一個(gè)特征工程和預(yù)處理庫(kù)，旨在快速輕松地處理 TB 級(jí)表格數(shù)據(jù)集。它基于 Dask-cuDF 庫(kù)構(gòu)建，可提供高級(jí)抽象層，從而簡(jiǎn)化大規(guī)模高性能 ETL 運(yùn)算的創(chuàng)建。NVTabular 能夠利用 RAPIDS 和 Dask 擴(kuò)展至數(shù)千個(gè) GPU ，消除等待 ETL 進(jìn)程完成這一瓶頸。

| BlazingSQL

BlazingSQL 是一個(gè)在 GPU 上運(yùn)行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 構(gòu)建的。它使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠輕松將大規(guī)模數(shù)據(jù)湖與 GPU 加速的分析連接在一起。借助幾行代碼，從業(yè)者可以直接查詢(xún)?cè)嘉募袷?例如 HDFS 和 AWS S3 等數(shù)據(jù)湖中的 CSV 和 Apache Parquet)，并直接將結(jié)果傳輸至 GPU 顯存。

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

| cuStreamz

在 NVIDIA 內(nèi)部，我們正在使用 Dask 為我們的部分產(chǎn)品和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供動(dòng)力。我們使用 Streamz、Dask 和 RAPIDS 構(gòu)建了 cuStreamz ，這是一個(gè) 100% 使用原生 Python 的加速流數(shù)據(jù)平臺(tái)。借助 cuStreamz，我們能夠針對(duì)某些要求嚴(yán)苛的應(yīng)用程序(例如 GeForce NOW、NVIDIA GPU Cloud 和 NVIDIA Drive SIM)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。雖然這是一個(gè)新興項(xiàng)目，但與使用支持 Dask 的 cuStreamz 的其他流數(shù)據(jù)平臺(tái)相比，TCO 已顯著降低。

DASK 用例

Dask 能夠高效處理數(shù)百 TB 的數(shù)據(jù)，因此成為將并行性添加到 ML 處理、實(shí)現(xiàn)大型多維數(shù)據(jù)集分析的更快執(zhí)行以及加速和擴(kuò)展數(shù)據(jù)科學(xué)制作流程或工作流程的強(qiáng)大工具。因此，它可以用于 HPC 、金融服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全和零售行業(yè)的各種用例。例如，Dask 與 Numpy 工作流程一起使用，在地球科學(xué)、衛(wèi)星圖像、基因組學(xué)、生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用程序和機(jī)器學(xué)習(xí)算法中實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析。

借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在時(shí)間序列分析、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面啟用應(yīng)用程序。Dask-ML 是一個(gè)用于分布式和并行機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)，可與 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以針對(duì)大型模型和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建可擴(kuò)展的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。開(kāi)發(fā)者可以使用標(biāo)準(zhǔn)的 Dask 工作流程準(zhǔn)備和設(shè)置數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)交給 XGBoost 或 Tensorflow 。

DASK + RAPIDS：在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

許多公司正在同時(shí)采用 Dask 和 RAPIDS 來(lái)擴(kuò)展某些重要的業(yè)務(wù)。NVIDIA 的一些大型合作伙伴都是各自行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，他們正在使用 Dask 和 RAPIDS 來(lái)為數(shù)據(jù)分析提供支持。以下是最近一些令人興奮的例子：

| Capital One

Capital One 的使命是“變革銀行業(yè)務(wù)”，投入巨資進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，為客戶(hù)提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，并提高整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。憑借一大群對(duì) Python 情有獨(dú)鐘的數(shù)據(jù)科學(xué)家，Capital One 使用 Dask 和 RAPIDS 來(lái)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(xiàn)。

| 美國(guó)國(guó)家能源研究科學(xué)計(jì)算中心 (NERSC)

NERSC 致力于為基礎(chǔ)科學(xué)研究提供計(jì)算資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，是通過(guò)計(jì)算加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的世界領(lǐng)導(dǎo)者。該使命的一部分是讓研究人員能夠使用超級(jí)計(jì)算來(lái)推動(dòng)科學(xué)探索。借助 Dask 和 RAPIDS ，超級(jí)計(jì)算背景有限的研究人員和科學(xué)家可以輕松訪(fǎng)問(wèn)其新的超級(jí)計(jì)算機(jī)“Perlmutter”的驚人功能。他們利用 Dask 創(chuàng)建一個(gè)熟悉的界面，讓科學(xué)家掌握超級(jí)計(jì)算能力，推動(dòng)各領(lǐng)域取得潛在突破。

| 沃爾瑪實(shí)驗(yàn)室

作為零售領(lǐng)域巨頭，沃爾瑪利用海量數(shù)據(jù)集更好地服務(wù)客戶(hù)、預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求并提高內(nèi)部效率。借助大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，沃爾瑪實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)而使用 Dask 、XGBoost 和 RAPIDS，將訓(xùn)練時(shí)間縮短 100 倍，實(shí)現(xiàn)快速模型迭代和準(zhǔn)確性提升，從而進(jìn)一步發(fā)展業(yè)務(wù)。借助 Dask ，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以利用 NVIDIA GPU 的能力解決他們最棘手的問(wèn)題。

DASK 在企業(yè)中的應(yīng)用：日益壯大的市場(chǎng)

隨著其在大型機(jī)構(gòu)中不斷取得成功，越來(lái)越多的公司開(kāi)始滿(mǎn)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(mǎn)足企業(yè) Dask 需求的公司，它們表明市場(chǎng)已進(jìn)入成熟期：

| Anaconda

像 SciPy 生態(tài)系統(tǒng)的大部分內(nèi)容一樣，Dask 從 Anaconda Inc 開(kāi)始，在那里受到關(guān)注并發(fā)展為更大的開(kāi)源社區(qū)。隨著社區(qū)的發(fā)展和企業(yè)開(kāi)始采用 Dask ，Anaconda 開(kāi)始提供咨詢(xún)服務(wù)、培訓(xùn)和開(kāi)源支持，以簡(jiǎn)化企業(yè)的使用。作為開(kāi)源軟件的主要支持者，Anaconda 還聘請(qǐng)了許多 Dask 維護(hù)人員，為企業(yè)客戶(hù)提供對(duì)該軟件的深入理解。

| Coiled

由 Dask 維護(hù)人員(例如 Dask 項(xiàng)目主管和前 NVIDIA 員工 Matthew Rocklin)創(chuàng)立的 Coiled 提供圍繞 Dask 的托管解決方案，以在云和企業(yè)環(huán)境中輕松運(yùn)行，還提供幫助優(yōu)化機(jī)構(gòu)內(nèi) Python 分析的企業(yè)支持。他們公開(kāi)托管的托管部署產(chǎn)品為同時(shí)使用 Dask 和 RAPIDS 提供了一種強(qiáng)大而直觀的方式。

| Quansight

Quansight 致力于幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值，提供各種服務(wù)，推動(dòng)各行各業(yè)的數(shù)據(jù)分析。與 Anaconda 類(lèi)似，Quansight 為使用 Dask 的企業(yè)提供咨詢(xún)服務(wù)和培訓(xùn)。借助 PyData 和 NumFOCUS 生態(tài)系統(tǒng)，Quansight 還為需要在開(kāi)源軟件中增強(qiáng)功能或修復(fù)問(wèn)題的企業(yè)提供支持。

為何 DASK 對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)很重要

這一切都與加速和效率有關(guān)。開(kāi)發(fā)交互式算法的開(kāi)發(fā)者希望快速執(zhí)行，以便對(duì)輸入和變量進(jìn)行修補(bǔ)。在運(yùn)行大型數(shù)據(jù)集時(shí)，內(nèi)存有限的臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦可能會(huì)讓人感到沮喪。Dask 功能開(kāi)箱即用，即使在單個(gè) CPU 上也可以提高處理效率。當(dāng)應(yīng)用于集群時(shí)，通常可以通過(guò)單一命令在多個(gè) CPU 和 GPU 之間執(zhí)行運(yùn)算，將處理時(shí)間縮短 90% 。Dask 可以啟用非常龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集通常用于機(jī)器學(xué)習(xí)，可在無(wú)法支持這些數(shù)據(jù)集的環(huán)境中運(yùn)行。

Dask 擁有低代碼結(jié)構(gòu)、低用度執(zhí)行模型，并且可輕松集成到 Python、Pandas 和 Numpy 工作流程中，因此 Dask 正迅速成為每個(gè) Python 開(kāi)發(fā)者的必備工具。

原文標(biāo)題：NVIDIA 大講堂 | 什么是 DASK ?

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審核編輯：湯梓紅