São Paulo — InkDesign News — O futuro da computação numérica em Python está se moldando através de uma nova biblioteca chamada cuNumeric, que promete acelerar significativamente as operações de machine learning e deep learning utilizando a infraestrutura da NVIDIA.
Arquitetura de modelo
A biblioteca cuNumeric, desenvolvida sobre a framework Legate, atua como um substituto direto para o NumPy, permitindo que programadores utilizem suas habilidades existentes em Python sem modificações significativas no código. A estrutura básica do cuNumeric permite que operações como multiplicação de matrizes e regressão logística sejam executadas em múltiplas GPUs.
“A cuNumeric é uma biblioteca de alto desempenho e substituta direta do NumPy.”
(“cuNumeric is a high-performance, drop-in replacement for NumPy.”)— Jensen Huang, CEO, NVIDIA
Treinamento e otimização
Os benchmarks realizados demonstram que cuNumeric não só simplifica a migracão para ambientes GPU, mas também gera ganhos de performance significativos. Em um exemplo prático, a multiplicação de duas matrizes de 3000×3000 resultou em um desempenho cerca de 10x mais rápido em comparação ao NumPy. Para o treinamento de um modelo de regressão logística, o tempo necessário foi reduzido a aproximadamente 6x em comparação à sua contraparte em CPU.
“A média da cuNumeric foi de 1.961s, enquanto a do NumPy foi de 12.166s.”
(“The cuNumeric average was 1.961s, while the NumPy average was 12.166s.”)— Tom, Engenheiro de Dados
Resultados e métricas
A solução é ainda mais impressionante quando se considera a complexidade das operações. Resolvendo sistemas lineares ou executando operações de ordenação em grandes conjuntos de dados, o desempenho alcançado pela cuNumeric se mostrou mais de 100x superior em comparação ao NumPy. Para conjuntos de dados massivos, como a ordenação de 30 milhões de elementos, a biblioteca demonstrou um desempenho em torno de 70x mais rápido.
“O cuNumeric transforma operações complexas em tarefas gerenciáveis para execução eficiente em GPU.”
(“cuNumeric translates complex operations into manageable tasks for efficient execution on GPU.”)— Especialista em Machine Learning
Os resultados sugerem uma transição fluida para desenvolvedores de data science que desejam escalar suas aplicações sem a necessidade de reescrever o código do zero, potencializando a performance de modelos de deep learning.
Com aplicações práticas potencialmente transformadoras em campos como previsão de tendências, análise de grandes volumes de dados e soluções em tempo real, cuNumeric posiciona-se como uma ferramenta crucial no arsenal dos cientistas de dados. A continuidade do desenvolvimento e melhorias nesta tecnologia pode resultar em mais avanços significativos para o desempenho de algoritmos em ambientes de produção.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
