GPU上的随机森林：比Apache Spark快2000倍

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/about/tlc-trip-record-data.page

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：

1import findspark
2findspark.init()
3
4from pyspark.sql import SparkSession
5
6spark = (SparkSession
7        .builder
8        .config('spark.executor.memory', '36g')
9        .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：

1from dask.distributed import Client
2from dask_saturn import SaturnCluster
3
4cluster = SaturnCluster()
5client = Client(cluster)

要自己设置Dask集群，请参阅此docs页面：https://docs.dask.org/en/latest/setup.html

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：

1import s3fs
2fs = s3fs.S3FileSystem(anon=True)
3files = [f"s3://{x}" for x in fs.ls('s3://nyc-tlc/trip data/')
4         if 'yellow' in x and ('2019' in x or '2018' in x or '2017' in x)]
5
6cols = ['VendorID', 'tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime', 'passenger_count', 'trip_distance',
7      'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 'DOLocationID', 'payment_type', 'fare_amount',
8      '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：

1import functools
2from pyspark.sql.types import *
3import pyspark.sql.functions as F
4from pyspark.sql import DataFrame
5
6# 手动指定模式，因为read.csv中的inferSchema非常慢
7schema = StructType([
8    StructField('VendorID', DoubleType()),
9    StructField('tpep_pickup_datetime', TimestampType()),
10    ...
11    # 参考notebook获得完整对象模式
12]) 
13
14def read_csv(path):
15    df = spark.read.csv(path,
16                        header=True,
17                        schema=schema,
18                        timestampFormat='yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
19                       )
20    df = df.select(cols)
21    return df
22
23dfs = []
24for tf in files:
25    df = read_csv(tf)
26    dfs.append(df)
27
28taxi = functools.reduce(DataFrame.unionAll, dfs)
29taxi.count()

使用Dask+RAPIDS，我们可以一次性读取所有CSV文件：

1import dask_cudf
2
3taxi = dask_cudf.read_csv(files, 
4                          assume_missing=True,
5                          parse_dates=[1,2], 
6                          usecols=cols, 
7                          storage_options={'anon': True})
8len(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：

1features = ['pickup_weekday', 'pickup_hour', 'pickup_minute',
2            'pickup_week_hour', 'passenger_count', 'VendorID', 
3            'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 
4            'DOLocationID']

对于Spark，我们需要将特征收集到向量类中：

1from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
2from pyspark.ml.pipeline import Pipeline
3
4taxi = taxi.withColumn('pickup_weekday', F.dayofweek(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))
5
6taxi = taxi.withColumn('pickup_hour', F.hour(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))
7
8taxi = taxi.withColumn('pickup_minute', F.minute(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))
9
10taxi = taxi.withColumn('pickup_week_hour', ((taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour).cast(DoubleType()))
11
12taxi = taxi.withColumn('store_and_fwd_flag', F.when(taxi.store_and_fwd_flag == 'Y', 1).otherwise(0))
13
14taxi = taxi.withColumn('label', taxi.total_amount)  
15taxi = taxi.fillna(-1)
16
17assembler = VectorAssembler(
18    inputCols=features,
19    outputCol='features',
20)
21
22pipeline = Pipeline(stages=[assembler])
23assembler_fitted = pipeline.fit(taxi)
24X = assembler_fitted.transform(taxi)
25X.cache()
26X.count()

对于RAPIDS，我们将所有浮点值转换为float32，以便进行GPU计算：

1from dask import persist
2from dask.distributed import wait
3
4taxi['pickup_weekday'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.weekday
5taxi['pickup_hour'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.hour
6taxi['pickup_minute'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.minute
7taxi['pickup_week_hour'] = (taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour
8taxi['store_and_fwd_flag'] = (taxi.store_and_fwd_flag == 'Y').astype(float)
9taxi = taxi.fillna(-1)
10
11X = taxi[features].astype('float32')
12y = taxi['total_amount']
13X, y = persist(X, y)
14_ = wait([X, y])
15len(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：

1from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
2rf = RandomForestRegressor(numTrees=100, maxDepth=10, seed=42)
3fitted = rf.fit(X)

RAPIDS：

1from cuml.dask.ensemble import RandomForestRegressor
2rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, seed=42)
3_ = 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/saturncloud/saturn-cloud-examples/tree/main/machine_learning/random_forest

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.saturnenterprise.io/register

原文链接：https://towardsdatascience.com/random-forest-on-gpus-2000x-faster-than-apache-spark-9561f13b00ae

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