[도구]NVIDIA cuML과 RAPIDS 기반 ML 파이프라인 가속 튜토리얼 공개

무슨 일이야

NVIDIA cuML과 RAPIDS 생태계를 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축하고 GPU로 가속하는 실전 가이드가 공유됐습니다. GPU 환경 설정부터 시작해 주요 ML 알고리즘 전반의 성능 벤치마킹 과정을 포괄적으로 다룹니다.

이번 내용에는 코드 변경 없이 기존 scikit-learn 코드를 가속하는 'cuml.accel' 적용법이 포함되었습니다. 또한 UMAP과 HDBSCAN을 활용한 매니폴드 학습 및 클러스터링, FIL(Forest Inference Library) 기반의 트리 모델 추론 최적화도 함께 다뤄집니다.

여기에 더해 모델 해석 단계까지 GPU 가속을 확장했습니다. GPU 기반으로 가속된 SHAP 라이브러리를 사용해 모델의 설명 가능성을 확보하는 방법까지 파이프라인 전 주기를 다루고 있습니다.

왜 중요해

CPU 환경에 머물러 있던 전통적인 머신러닝 및 테이블 데이터 분석 작업을 GPU로 손쉽게 전환할 수 있는 실질적인 접근법을 제시합니다. 특히 기존 scikit-learn 코드를 크게 뜯어고치지 않고도 속도를 개선할 수 있어, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 사이언티스트들의 작업 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

참고: MarkTechPost