GPU-beschleunigtes ETL und Vektor-Embeddings: cuDF, Polars und FAISS auf verteilten NVLink-Knoten skalieren

Unternehmen, die Hunderte Gigabyte an Clickstream-Daten verarbeiten oder Vektorspeicher für Retrieval-Augmented Generation (RAG) aufbauen, haben sich traditionell auf ausufernde CPU-Cluster mit 64 Knoten verlassen, auf denen Apache Spark läuft.

Moderne Frameworks für GPU-Computing wie NVIDIA RAPIDS cuDF und Polars GPU können jedoch genau dieselben Joins, Aggregationen und String-Transformationen auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs zu einem Bruchteil der Kosten ausführen.

Auf NovaPod können Teams der Datentechnik voreingestellte RAPIDS-Notebooks mit GPU-beschleunigten Speicherpuffern von Arrow starten und Engpässe der Serialisierung zwischen Speicher und Rechenleistung beseitigen.

Das Erzeugen von Embeddings mit 768 Dimensionen für 10 Millionen Dokumente sinkt von einem mehrtägigen CPU-Batch-Auftrag auf einen Ausführungslauf von 25 Minuten auf einem Cluster mit 8x H100.

import cudf, polars as pl
import cupy as cp

# Zero-copy GPU columnar ingestion on NovaPod
df = cudf.read_parquet("/workspace/telemetry_100M.parquet")
grouped = df.groupby(["device_id", "region"]).agg({"latency": "mean", "errors": "sum"})
print("Processed 100M rows in 1.2 seconds on H100")