GPU上的随机森林：比Apache Spark快2000倍

做者|Aaron Richter 编译|VK 来源|Towards Data Sciencehtml

随机森林是一种机器学习算法，以其鲁棒性、准确性和可扩展性而受到许多数据科学家的信赖。python

该算法经过bootstrap聚合训练出多棵决策树，而后经过集成对输出进行预测。因为其集成特征的特色，随机森林是一种能够在分布式计算环境中实现的算法。树能够在集群中跨进程和机器并行训练，结果比使用单个进程的训练时间快得多。git

在本文中，咱们探索了使用Apache Spark在CPU机器集群上实现分布式随机森林训练，并将其与使用NVIDIA RAPIDS和Dask的GPU机器集群上的训练性能进行了比较。github

虽然GPU计算传统上是为深度学习应用而保留的，但RAPIDS是一个在GPU上执行数据处理和非深度学习ML工做的库，与在cpu上执行相比，它能够大大提升性能。算法

咱们使用3亿个实例训练了一个随机森林模型：Spark在20个节点CPU集群上耗时37分钟，而RAPIDS在20个节点GPU集群上耗时1秒。GPU的速度提升了2000倍以上!sql

实验概述

咱们使用公共可用的纽约出租车数据集，并训练一个随机森林回归器，该回归器可使用与乘客接送相关的属性来预测出租车的票价金额。以2017年、2018年和2019年的出租车出行量为训练集，共计300700143个实例。apache

数据集连接：https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.pagebootstrap

Spark和RAPIDS代码能够在Jupyter Notebook中找到。安全

硬件

Spark集群使用Amazon EMR进行管理，而Dask/RAPIDS集群则使用Saturn Cloud进行管理。app

两个集群都有20个工做节点，具备如下AWS实例类型：

Spark：r5.2xlarge

8个CPU，64 GB RAM
按需价格：0.504美圆/小时

RAPIDS：g4dn.xlarge

4个CPU，16 GB RAM
1个GPU，16 GB GPU RAM（NVIDIA T4）
按需价格：0.526美圆/小时

Saturn Cloud也能够用NVIDIA特斯拉V100 GPU来启动Dask集群，但咱们在这个练习中选择了g4dn.xlarge，保持与Spark集群类似的小时成本概况。

Spark

Apache Spark是一个在Scala中构建的开源大数据处理引擎，它有一个Python接口，能够调用Scala/JVM代码。

它是Hadoop处理生态系统中的一个重要组成部分，围绕MapReduce范例构建，而且具备用于数据帧和机器学习的接口。

设置Spark集群不在本文的讨论范围以内，可是一旦准备好集群，就能够在Jupyter Notebook中运行如下命令来初始化Spark：

import findspark
findspark.init()

from pyspark.sql import SparkSession

spark = (SparkSession
        .builder
        .config('spark.executor.memory', '36g')
        .getOrCreate())

findspark包检测系统上的Spark安装位置；若是能够知道Spark包的安装位置，则可能不须要这样作。

要得到有性能的Spark代码，须要设置几个配置设置，这取决于集群设置和工做流。在这种状况下，咱们设置spark.executor.memory以确保咱们不会遇到任何内存溢出或Java堆错误。

RAPIDS

NVIDIA RAPIDS是一个开源的Python框架，它在gpu而不是cpu上执行数据科学代码。相似于在训练深度学习模型时所看到的，这将为数据科学工做带来巨大的性能提高。

RAPIDS有数据帧、ML、图形分析等接口。RAPIDS使用Dask来处理与具备多个gpu的机器的并行化，以及每一个具备一个或多个gpu的机器集群。

设置GPU机器可能有点棘手，可是Saturn Cloud已经为启动GPU集群预构建了映像，因此你只需几分钟就能够启动并运行了！要初始化指向群集的Dask客户端，能够运行如下命令：

from dask.distributed import Client
from dask_saturn import SaturnCluster

cluster = SaturnCluster()
client = Client(cluster)

要本身设置Dask集群，请参阅此docs页面：https://docs.dask.org/en/latest/setup.html

数据加载

数据文件托管在一个公共的S3 bucket上，所以咱们能够直接从那里读取csv。S3 bucket的全部文件都在同一个目录中，因此咱们使用s3fs来选择咱们想要的文件：

import s3fs
fs = s3fs.S3FileSystem(anon=True)
files = [f"s3://{x}" for x in fs.ls('s3://nyc-tlc/trip data/')
         if 'yellow' in x and ('2019' in x or '2018' in x or '2017' in x)]

cols = ['VendorID', 'tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime', 'passenger_count', 'trip_distance',
      'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 'DOLocationID', 'payment_type', 'fare_amount',
      'extra', 'mta_tax', 'tip_amount', 'tolls_amount', 'improvement_surcharge', 'total_amount']

使用Spark，咱们须要单独读取每一个CSV文件，而后将它们组合在一块儿：

import functools
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import DataFrame

# 手动指定模式，由于read.csv中的inferSchema很是慢
schema = StructType([
    StructField('VendorID', DoubleType()),
    StructField('tpep_pickup_datetime', TimestampType()),
    ...
    # 参考notebook得到完整对象模式
]) 

def read_csv(path):
    df = spark.read.csv(path,
                        header=True,
                        schema=schema,
                        timestampFormat='yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
                       )
    df = df.select(cols)
    return df

dfs = []
for tf in files:
    df = read_csv(tf)
    dfs.append(df)

taxi = functools.reduce(DataFrame.unionAll, dfs)
taxi.count()

使用Dask+RAPIDS，咱们能够一次性读取全部CSV文件：

import dask_cudf

taxi = dask_cudf.read_csv(files, 
                          assume_missing=True,
                          parse_dates=[1,2], 
                          usecols=cols, 
                          storage_options={'anon': True})
len(taxi)

特征工程

咱们将根据时间生成一些特征，而后保存数据帧。在这两个框架中，这将执行全部CSV加载和预处理，并将结果存储在RAM中（在RAPIDS的状况下是GPU RAM）。咱们将用于训练的特征包括：

features = ['pickup_weekday', 'pickup_hour', 'pickup_minute',
            'pickup_week_hour', 'passenger_count', 'VendorID', 
            'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 
            'DOLocationID']

对于Spark，咱们须要将特征收集到向量类中：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.pipeline import Pipeline

taxi = taxi.withColumn('pickup_weekday', F.dayofweek(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_hour', F.hour(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_minute', F.minute(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_week_hour', ((taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('store_and_fwd_flag', F.when(taxi.store_and_fwd_flag == 'Y', 1).otherwise(0))

taxi = taxi.withColumn('label', taxi.total_amount)  
taxi = taxi.fillna(-1)

assembler = VectorAssembler(
    inputCols=features,
    outputCol='features',
)

pipeline = Pipeline(stages=[assembler])
assembler_fitted = pipeline.fit(taxi)
X = assembler_fitted.transform(taxi)
X.cache()
X.count()

对于RAPIDS，咱们将全部浮点值转换为float32，以便进行GPU计算：

from dask import persist
from dask.distributed import wait

taxi['pickup_weekday'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.weekday
taxi['pickup_hour'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.hour
taxi['pickup_minute'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.minute
taxi['pickup_week_hour'] = (taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour
taxi['store_and_fwd_flag'] = (taxi.store_and_fwd_flag == 'Y').astype(float)
taxi = taxi.fillna(-1)

X = taxi[features].astype('float32')
y = taxi['total_amount']
X, y = persist(X, y)
_ = wait([X, y])
len(X)

训练随机森林

咱们只须要几行代码就能够训练随机森林。

Spark：

from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(numTrees=100, maxDepth=10, seed=42)
fitted = rf.fit(X)

RAPIDS：

from cuml.dask.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, seed=42)
_ = rf.fit(X, y)

结果

咱们对Spark（CPU）和RAPIDS（GPU）集群上的300700143个纽约出租车数据实例训练了一个随机森林模型。两个集群都有20个工做节点，每小时价格大体相同。如下是工做流每一个部分的结果：

Task	Spark	RAPIDS
Load/rowcount	20.6 seconds	25.5 seconds
Feature engineering	54.3 seconds	23.1 seconds
Random forest	36.9 minutes	1.02 seconds

37分钟的Spark 与1秒的RAPIDS！

GPU胜利！想想，一次拟合你不须要等待37分钟了，这将加快以后迭代和改进模型的速度。而在CPU上，一旦添加了超参数调优或测试不一样的模型，迭代都很容易累积到数小时或数天。

你须要看到才能相信吗？你能够在这里找到Notebook，而后本身运行测试：https://github.com/saturncloud/saturn-cloud-examples/tree/main/machine_learning/random_forest

你须要更快的随机森林吗

对！你能够在几秒钟内用Saturn Cloud进入Dask/RAPIDS。Saturn处理全部工具基础设施、安全性和部署方面的难题，让你当即启动并运行RAPIDS。点击这里在你的AWS账户免费试用Saturn：https://manager.aws.saturnenterprise.io/register

原文连接：https://towardsdatascience.com/random-forest-on-gpus-2000x-faster-than-apache-spark-9561f13b00ae

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