Dask 是一個靈活的開源庫，適用于 Python 中的并行和分布式計算。

什么是 DASK ?

Dask 是一個開源庫，旨在為現(xiàn)有 Python 堆棧提供并行性。Dask 與 Python 庫(如 NumPy 數(shù)組、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成，無需學(xué)習(xí)新的庫或語言，即可跨多個核心、處理器和計算機實現(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)境中運行。Dask 集合是底層庫的并行集合(例如，Dask 數(shù)組由 Numpy 數(shù)組組成)并運行在任務(wù)調(diào)度程序之上。

一個任務(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)控針對跨 CPU 核心和計算機的交互式工作負(fù)載優(yōu)化的任務(wù)。

Dask 包含三個并行集合，即 DataFrame 、Bag 和數(shù)組，每個均可自動使用在 RAM 和磁盤之間分區(qū)的數(shù)據(jù)，以及根據(jù)資源可用性分布在集群中多個節(jié)點之間的數(shù)據(jù)。對于可并行但不適合 Dask 數(shù)組或 DataFrame 等高級抽象的問題，有一個“延遲”函數(shù)使用 Python 裝飾器修改函數(shù)，以便它們延遲運行。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)度程序可以擴展至擁有數(shù)千個節(jié)點的集群，其算法已在一些全球最大的超級計算機上進(jìn)行測試。其任務(wù)調(diào)度界面可針對特定作業(yè)進(jìn)行定制。Dask 可提供低用度、低延遲和極簡的序列化，從而加快速度。

在分布式場景中，一個調(diào)度程序負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)許多工作人員，將計算移動到正確的工作人員，以保持連續(xù)、無阻塞的對話。多個用戶可能共享同一系統(tǒng)。此方法適用于 Hadoop HDFS 文件系統(tǒng)以及云對象存儲(例如 Amazon 的 S3 存儲)。

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

為何選擇 DASK?

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

這些庫是在大數(shù)據(jù)用例變得如此普遍之前開發(fā)的，沒有強大的并行解決方案。Python 是單核計算的首選，但用戶不得不為多核心或多計算機并行尋找其他解決方案。這會中斷用戶體驗，還會讓用戶感到非常沮喪。

過去五年里，對 Python 工作負(fù)載擴展的需求不斷增加，這導(dǎo)致了 Dask 的自然增長。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，無需開發(fā)者升級其硬件基礎(chǔ)設(shè)施或切換到其他編程語言。啟動 Dask 作業(yè)所使用的語法與其他 Python 操作相同，因此可將其集成，幾乎不需要重新寫代碼。

此外，由于擁有強大的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)堆棧，Python 受到網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者的青睞，Dask 可利用該堆棧構(gòu)建一個靈活、功能強大的分布式計算系統(tǒng)，能夠擴展各種工作負(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，而且它對本機代碼的支持使得 Python 用戶和 C/C++/CUDA 開發(fā)者能夠輕松使用。

Dask 已被 Python 開發(fā)者社區(qū)迅速采用，并且隨著 Numpy 和 Pandas 的普及而增長，這為 Python 提供了重要的擴展，可以解決特殊分析和數(shù)學(xué)計算問題。

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

如今， Dask 由一個開發(fā)者社區(qū)管理，該社區(qū)涵蓋數(shù)十家機構(gòu)和 PyData 項目，例如 Pandas 、Jupyter 和 Scikit-Learn 。Dask 與這些熱門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 僅由幾個具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個軟件線程。相比之下，GPU 由數(shù)百個核心組成，可以同時處理數(shù)千個線程。

GPU 可提供曾經(jīng)深奧難測的并行計算技術(shù)。

| Dask + NVIDIA：推動可訪問的加速分析

NVIDIA 了解 GPU 為數(shù)據(jù)分析提供的強大性能。因此，NVIDIA 致力于幫助數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和人工智能從業(yè)者從數(shù)據(jù)中獲得更大價值。鑒于 Dask 的性能和可訪問性，NVIDIA 開始將其用于 RAPIDS 項目，目標(biāo)是將加速數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載橫向擴展到多個 GPU 和基于 GPU 的系統(tǒng)。

得益于可訪問的 Python 界面和超越數(shù)據(jù)科學(xué)的通用性，Dask 發(fā)展到整個 NVIDIA 的其他項目，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)行的許多項目和協(xié)作中的幾個：

| RAPIDS

RAPIDS 是一套開源軟件庫和 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、機器學(xué)習(xí)、高性能計算 (HPC)等方面的多年開發(fā)經(jīng)驗。

雖然 CUDA-X 功能強大，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)來試驗、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基于 Python 的舒適用戶體驗利用加速計算。

| NVTabular

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

| BlazingSQL

BlazingSQL 是一個在 GPU 上運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)者可以直接查詢原始文件格式(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)運營提供動力。我們使用 Streamz、Dask 和 RAPIDS 構(gòu)建了 cuStreamz ，這是一個 100% 使用原生 Python 的加速流數(shù)據(jù)平臺。借助 cuStreamz，我們能夠針對某些要求嚴(yán)苛的應(yīng)用程序(例如 GeForce NOW、NVIDIA GPU Cloud 和 NVIDIA Drive SIM)進(jìn)行實時分析。雖然這是一個新興項目，但與使用支持 Dask 的 cuStreamz 的其他流數(shù)據(jù)平臺相比，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)行以及加速和擴展數(shù)據(jù)科學(xué)制作流程或工作流程的強大工具。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)用程序和機器學(xué)習(xí)算法中實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析。

借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在時間序列分析、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面啟用應(yīng)用程序。Dask-ML 是一個用于分布式和并行機器學(xué)習(xí)的庫，可與 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以針對大型模型和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建可擴展的訓(xùn)練和預(yù)測。開發(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)中實現(xiàn)創(chuàng)新

許多公司正在同時采用 Dask 和 RAPIDS 來擴展某些重要的業(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，為客戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，并提高整個企業(yè)的運營效率。憑借一大群對 Python 情有獨鐘的數(shù)據(jù)科學(xué)家，Capital One 使用 Dask 和 RAPIDS 來擴展和加速傳統(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。

| 美國國家能源研究科學(xué)計算中心 (NERSC)

NERSC 致力于為基礎(chǔ)科學(xué)研究提供計算資源和專業(yè)知識，是通過計算加速科學(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計算來推動科學(xué)探索。借助 Dask 和 RAPIDS ，超級計算背景有限的研究人員和科學(xué)家可以輕松訪問其新的超級計算機“Perlmutter”的驚人功能。他們利用 Dask 創(chuàng)建一個熟悉的界面，讓科學(xué)家掌握超級計算能力，推動各領(lǐng)域取得潛在突破。

| 沃爾瑪實驗室

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、預(yù)測產(chǎn)品需求并提高內(nèi)部效率。借助大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)這些目標(biāo)，沃爾瑪實驗室轉(zhuǎn)而使用 Dask 、XGBoost 和 RAPIDS，將訓(xùn)練時間縮短 100 倍，實現(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題。

DASK 在企業(yè)中的應(yīng)用：日益壯大的市場

隨著其在大型機構(gòu)中不斷取得成功，越來越多的公司開始滿足企業(yè)對 Dask 產(chǎn)品和服務(wù)的需求。以下是一些正在滿足企業(yè) Dask 需求的公司，它們表明市場已進(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 開始，在那里受到關(guān)注并發(fā)展為更大的開源社區(qū)。隨著社區(qū)的發(fā)展和企業(yè)開始采用 Dask ，Anaconda 開始提供咨詢服務(wù)、培訓(xùn)和開源支持，以簡化企業(yè)的使用。作為開源軟件的主要支持者，Anaconda 還聘請了許多 Dask 維護(hù)人員，為企業(yè)客戶提供對該軟件的深入理解。

| Coiled

由 Dask 維護(hù)人員(例如 Dask 項目主管和前 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)境中輕松運行，還提供幫助優(yōu)化機構(gòu)內(nèi) Python 分析的企業(yè)支持。他們公開托管的托管部署產(chǎn)品為同時使用 Dask 和 RAPIDS 提供了一種強大而直觀的方式。

| Quansight

Quansight 致力于幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價值，提供各種服務(wù)，推動各行各業(yè)的數(shù)據(jù)分析。與 Anaconda 類似，Quansight 為使用 Dask 的企業(yè)提供咨詢服務(wù)和培訓(xùn)。借助 PyData 和 NumFOCUS 生態(tài)系統(tǒng)，Quansight 還為需要在開源軟件中增強功能或修復(fù)問題的企業(yè)提供支持。

為何 DASK 對數(shù)據(jù)科學(xué)團隊很重要

這一切都與加速和效率有關(guān)。開發(fā)交互式算法的開發(fā)者希望快速執(zhí)行，以便對輸入和變量進(jìn)行修補。在運行大型數(shù)據(jù)集時，內(nèi)存有限的臺式機和筆記本電腦可能會讓人感到沮喪。Dask 功能開箱即用，即使在單個 CPU 上也可以提高處理效率。當(dāng)應(yīng)用于集群時，通常可以通過單一命令在多個 CPU 和 GPU 之間執(zhí)行運算，將處理時間縮短 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)集通常用于機器學(xué)習(xí)，可在無法支持這些數(shù)據(jù)集的環(huán)境中運行。

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 Python 開發(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