使用Polars GPU发动机处理VRAM限制：大型数据处理技术

在数据密集型应用程序的领域中，例如定量融资，算法交易和欺诈检测，数据从业人员经常会遇到超过其硬件能力的数据集。根据NVIDIA的博客文章，利用NVIDIA的CUDF的Polars GPU引擎提出了有效管理如此广泛的数据工作负载的解决方案。

VRAM约束挑战

图形处理单元（GPU）是在处理计算结合的查询方面的出色性能。但是，一个值得注意的挑战是有限的视频RAM（VRAM），通常比系统RAM少，在处理大型数据集时会出现障碍。为了解决这个问题，Polars GPU引擎提供了两种主要策略：统一虚拟内存（UVM）和多GPU流媒体执行。

统一的虚拟内存（UVM）

NVIDIA开发的UVM技术促进了系统RAM和GPU VRAM之间的统一记忆空间。这种集成使Polars GPU发动机在VRAM达到容量时可以将数据卸载到系统RAM，从而防止了存储外错误。此方法对于与可用VRAM略大的单个GPU设置特别有效。尽管由于数据迁移而导致的性能开销，但可以使用Rapids Memory Manager（RMM）将其最小化以进行优化的内存分配。

多GPU流执行

对于扩展到Terabyte范围的数据集，Polars GPU引擎引入了多GPU流流执行。该实验特征分区数据以跨多个GPU进行并行处理，从而提高了处理速度和效率。流式执行人修改了内部表示图，以进行批处理执行，并在GPU上分发任务。该技术利用Dask的调度功能兼容了单个和多GPU执行。

选择最佳策略

UVM和Multi-GPU流媒体执行之间的选择取决于数据集大小和可用硬件。 UVM是适度大型数据集的理想选择，而多GPU流则适用于需要分布式处理的非常大的数据集。两种策略都提高了Polars GPU发动机处理超过VRAM限制的数据集的能力。

有关这些策略的进一步见解，包括详细的配置和性能优化，请访问NVIDIA博客。

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