GPU 가속 ETL과 벡터 임베딩: 분산 NVLink 노드에서 cuDF, Polars, FAISS를 확장하기

수백 기가바이트의 클릭스트림 데이터를 처리하거나 검색 증강 생성(RAG) 벡터 저장소를 만드는 기업은 전통적으로 Apache Spark를 돌리는 64노드 CPU 클러스터에 의존해 왔습니다.

그러나 NVIDIA RAPIDS cuDF와 Polars GPU 같은 현대 GPU 컴퓨팅 프레임워크는 같은 조인, 집계, 문자열 변환을 GPU 8장 노드 하나에서 비용의 일부로 수행합니다.

NovaPod에서 데이터 엔지니어링 팀은 GPU 가속 Arrow 메모리 버퍼가 있는 사전 조정 RAPIDS 노트북을 실행해, 스토리지와 연산 사이의 직렬화 병목을 없앱니다.

문서 1,000만 건의 768차원 임베딩 생성은 며칠짜리 CPU 배치 작업에서 8x H100 클러스터의 25분 실행으로 줄어듭니다.

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")