基于GPU加速的数据处理流水线优化

在大模型训练中，数据处理流水线的性能直接影响训练效率。本文分享如何通过GPU加速优化数据处理流水线。

核心思路：使用NVIDIA CUDA和cuDF库进行GPU加速的数据处理。

环境准备：

pip install cudf-cu11 cupy-cuda11

关键代码示例：

import cudf
import cupy as cp

# 读取数据
df = cudf.read_csv('large_dataset.csv')

# GPU加速的数据清洗
filtered_df = df[df['value'] > 0]

# 特征工程
filtered_df['log_value'] = cp.log(filtered_df['value'])

# 分组聚合
grouped = filtered_df.groupby('category').agg({'log_value': ['mean', 'std']})

# 写出结果
grouped.to_csv('processed_data.csv')

优化要点：

1. 使用cuDF替代pandas进行GPU加速
2. 利用cuPy进行向量化计算
3. 减少CPU-GPU数据传输次数
4. 合理设置批处理大小

通过以上方法，可将原本需要数小时的数据处理时间缩短至分钟级别。