Как работает оптимизация вычислений для больших наборов данных?

Оптимизация вычислений для больших наборов данных может включать следующие методы:

• Бакетизация данных. habr.com Общая выборка разделяется случайным образом на несколько подгрупп (бакетов), которые затем анализируются отдельно. habr.com Группировка данных уменьшает количество обрабатываемых элементов, что снижает нагрузку на память и процессор. habr.com
• Разделение данных на фрагменты. nuancesprog.ru Например, с помощью опции Pandas chunksize данные делятся на фрагменты вместо того, чтобы работать с одним большим блоком. nuancesprog.ru При использовании этой опции создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ точно так же, как при загрузке полного набора данных. nuancesprog.ru
• Использование ленивых вычислений. nuancesprog.ru Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. nuancesprog.ru На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. nuancesprog.ru
• Вычисления с ускорением на GPU. libeldoc.bsuir.by Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). libeldoc.bsuir.by