NVIDIA cuML – GPU 가속 기계학습

무엇인가요 – cuML은 NVIDIA의 오픈소스 라이브러리로, 익숙한 scikit-learn API를 NVIDIA GPU에서 사용할 수 있도록 제공합니다. 클러스터링, 회귀, 분류, 차원 축소 등 다양한 전통적인 ML 알고리즘을 GPU에서 직접 실행할 수 있도록 구현하여, 일부 작업 부하에서는 최대 약 50배의 성능 향상을 제공합니다.

사용 방법

• 네이티브 API – scikit-learn과 마찬가지로 cuml을 가져와 fit, predict, transform을 호출합니다. 데이터는 GPU에 유지되므로, 비용이 큰 호스트-디바이스 복사 작업을 피할 수 있습니다.
• 기존 코드 가속화 – 스크립트나 Jupyter 노트북에 cuml.accel을 삽입하기만 하면, scikit-learn, UMAP, HDBSCAN 호출을 자동으로 GPU 버전으로 교체하며 코드 수정 없이 가속이 가능합니다.
• 멀티 GPU 스케일링 – cuml.dask 모듈을 통해 Dask를 통해 여러 GPU 또는 노드에서 특정 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

README에 언급된 주요 기능

• API는 scikit-learn의 추정기 패턴을 그대로 따릅니다.
• cuml.accel은 필요 시 CPU로의 백업을 포함한 세부적인 GPU 가속을 제공합니다.
• cuml.dask를 통한 분산 실행.
• conda, pip, Docker(선택 도구)를 통한 설치.
• pickle/joblib을 통한 모델 직렬화(표준 보안 경고 포함).
• 풍부한 문서, 노트북, 그리고 scikit-learn ≥ 1.6과의 호환성.

대상 사용자 – 이미 scikit-learn을 사용하고 있으며, NVIDIA GPU를 활용해 트레이닝/추론 속도를 높이고 싶은 데이터 과학자 및 엔지니어.

시작하기 – README의 빠른 DBSCAN 예제를 따라가거나, API 참조를 탐색하거나, 기존 scikit-learn 스크립트에 대해 python -m cuml.accel script.py를 실행하세요.