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GPU上的随机森林:比Apache Spark快2000倍

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作者|Aaron Richter 编译|VK 来源|Towards Data Science

 

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。

 

该算法通过bootstrap聚合训练出多棵决策树,然后通过集成对输出进行预测。由于其集成特征的特点,随机森林是一种可以在分布式计算环境中实现的算法。树可以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。

 

 

在本文中,我们探索了使用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。

 

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工作的库,与在cpu上执行相比,它可以大大提高性能。

 

我们使用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的速度提高了2000倍以上!

 

实验概述

 

我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,该回归器可以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。

 

数据集链接: https://www1.nyc.gov/site/tlc…

 

Spark和RAPIDS代码可以在Jupyter Notebook中找到。

 

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。

 

两个集群都有20个工作节点,具有以下AWS实例类型:

 

Spark:r5.2xlarge

8个CPU,64 GB RAM
按需价格:0.504美元/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美元/小时

Saturn Cloud也可以用NVIDIA特斯拉V100 GPU来启动Dask集群,但我们在这个练习中选择了g4dn.xlarge,保持与Spark集群相似的小时成本概况。

 

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,可以调用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,并且具有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之内,但是一旦准备好集群,就可以在Jupyter Notebook中运行以下命令来初始化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;如果可以知道Spark包的安装位置,则可能不需要这样做。

 

要获得有性能的Spark代码,需要设置几个配置设置,这取决于集群设置和工作流。在这种情况下,我们设置spark.executor.memory以确保我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。类似于在训练深度学习模型时所看到的,这将为数据科学工作带来巨大的性能提升。

 

RAPIDS有数据帧、ML、图形分析等接口。RAPIDS使用Dask来处理与具有多个gpu的机器的并行化,以及每个具有一个或多个gpu的机器集群。

 

设置GPU机器可能有点棘手,但是Saturn Cloud已经为启动GPU集群预构建了映像,所以你只需几分钟就可以启动并运行了!要初始化指向群集的Dask客户端,可以运行以下命令:

 

from dask.distributed import Client
from dask_saturn import SaturnCluster
cluster = SaturnCluster()
client = Client(cluster)

 

要自己设置Dask集群,请参阅此docs页面: https://docs.dask.org/en/late…

 

数据加载

 

数据文件托管在一个公共的S3 bucket上,因此我们可以直接从那里读取csv。S3 bucket的所有文件都在同一个目录中,所以我们使用s3fs来选择我们想要的文件:

 

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,我们需要单独读取每个CSV文件,然后将它们组合在一起:

 

import functools
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import DataFrame
# 手动指定模式,因为read.csv中的inferSchema非常慢
schema = StructType([
    StructField('VendorID', DoubleType()),
    StructField('tpep_pickup_datetime', TimestampType()),
    ...
    # 参考notebook获得完整对象模式
]) 
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,我们可以一次性读取所有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

 

我们将根据时间生成一些特征,然后保存数据帧。在这两个框架中,这将执行所有CSV加载和预处理,并将结果存储在RAM中(在RAPIDS的情况下是GPU RAM)。我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,我们需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,我们将所有浮点值转换为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

 

我们只需要几行代码就可以训练随机森林。

 

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

 

我们对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个工作节点,每小时价格大致相同。以下是工作流每个部分的结果:

 

 

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!想一想,一次拟合你不需要等待37分钟了,这将加快之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同的模型,迭代都很容易累积到数小时或数天。

 

你需要看到才能相信吗?你可以在这里找到Notebook,然后自己运行测试: https://github.com/saturnclou…

 

你需要更快的随机森林吗

 

对!你可以在几秒钟内用Saturn Cloud进入Dask/RAPIDS。Saturn处理所有工具基础设施、安全性和部署方面的难题,让你立即启动并运行RAPIDS。点击这里在你的AWS帐户免费试用Saturn: https://manager.aws.saturnent…

 

原文链接: https://towardsdatascience.co…

 

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