【要約】【続編】Pandas vs Polars の先へ。1 億行対応の GPU × cuDF 活用戦略 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
- ・1億行規模ではCPUのマルチスレッド処理でもメモリ帯域がボトルネックとなる。
- ・Pandas等のEager実行では中間データが膨大になり、VRAM不足（OOM）を招く。
- ・データ転送コストや、GPUが苦手とする文字列操作・複雑な条件分岐による性能低下。
// Approach
1.PolarsのLazy APIを活用し、クエリ全体を論理プランとして保持する。
2.述語・射影プッシュダウンにより、不要なデータや列を事前に削減する。
3.
collect(engine="gpu") を用い、最適化されたクエリをcuDFへ渡す。4.型キャスト（Int64 $\to$ Int32等）を徹底し、VRAM消費を最小化する。
5.文字列処理はCPUで行い、集計のみをGPUへ分担する。
// Result
- ・1億行のGroupByにおいて、Polars CPUの2秒に対し、GPUは0.3秒と大幅短縮。
- ・既存Pandasに対し、最大150倍の高速化を実現。
- ・L4 GPU（24GB）が、コストと性能のバランスにおいて最も現実的な選択肢となる。
Senior Engineer Insight
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1億行超の領域では、GPUの有無以上に「実行モデル」が成否を分ける。Eager実行は中間データの爆発を招き、OOMのリスクが高い。PolarsのLazy APIによる最適化は、単なる高速化ではなく、処理の完走を担保する必須技術だ。実務では、VRAM容量を計算リソースではなく「制約条件」と捉え、型管理や事前フィルタリングを徹底する設計が求められる。L4クラスのGPUを選択し、コスト対効果を最大化するのが賢明な判断である。