使用 Polars GPU 引擎处理 VRAM 限制：大数据处理的技术

在以数据为中心的应用领域，如量化金融、算法交易和欺诈检测，数据从业者常常会遇到超出硬件容量的数据集。根据 NVIDIA 的博客文章，Polars GPU 引擎借助 NVIDIA 的 cuDF 提供了解决方案，以高效管理如此大规模的数据工作负载。

VRAM 限制挑战

图形处理单元 (GPU) 因其在处理计算密集型查询方面的卓越性能而备受青睐。然而，有限的视频内存 (VRAM) 是一个显著挑战，通常少于系统 RAM，这在处理大数据集时造成障碍。为此，Polars GPU 引擎提供了两种主要策略：统一虚拟内存 (UVM) 和多 GPU 流处理。

统一虚拟内存 (UVM)

UVM 技术由 NVIDIA 开发，促进了系统 RAM 和 GPU VRAM 之间的内存空间统一。这一整合允许 Polars GPU 引擎在 VRAM 到达容量时将数据卸载到系统 RAM，从而防止内存不足错误。此方法特别适用于处理稍大于可用 VRAM 的数据集的单 GPU 设置。尽管数据迁移会带来性能开销，使用 RAPIDS 内存管理器 (RMM) 进行优化的内存分配可以将其降至最小。

多 GPU 流处理

对于扩展到 TB 级别的数据集，Polars GPU 引擎引入了多 GPU 流执行。这一实验性功能将数据分割以便在多个 GPU 上并行处理，提高了处理速度和效率。流执行器修改了内部表示图以进行批处理执行，将任务分配到多个 GPU 上。此技术兼容单和多 GPU 执行，利用 Dask 的调度能力。

选择最佳策略

UVM 和多 GPU 流处理之间的选择取决于数据集的大小和可用硬件。UVM 适合中等大的数据集，而多 GPU 流处理则适合需要分布式处理的非常大的数据集。这两种策略都增强了 Polars GPU 引擎处理超过 VRAM 限制的数据集的能力。

欲了解有关这些策略的更多信息，包括详细配置和性能优化，请访问 NVIDIA 博客。