DolphinDB 推出的 CPU-GPU 异构计算平台 Shark，将 DolphinDB 上的复杂指标计算能力无缝切换到 GPU 算力平台，大幅提升了计算性能。Shark 最新版本给开发者提供了两个主要功能：因子挖掘和因子计算。通过使用遗传算法，因子挖掘功能能够从历史金融数据中提取出有效因子，提高金融数据分析的质量和效率。因子计算功能针对金融领域，提供了丰富的函数库，为大规模金融数据分析与处理提供了完整解决方案。
自 2023 年 DolphinDB 正式加入“NVIDIA 初创加速计划（NVIDIA Inception）” 以来，双方技术团队持续开展技术交流与探讨。此次，DolphinDB 开发团队与 NVIDIA 团队合作，通过利用 NVIDIA RAPIDS 加速 Shark 异构计算平台的因子挖掘算法运行效率，帮助 Shark 将因子挖掘的效率提升 2 - 10 倍；并基于 NVIDIA cuDF 实现 Shark 因子高效计算，大幅减少开发成本，缩短开发周期。
RAPIDS 的 RMM 是一套开源的内存/显存管理库，提供 C++ 和 Python 接口，它相比 cuMalloc, cuFree 等操作来讲，具有更好的性能和灵活性；RAPIDS libcudf 是基于 GPU 的 C++ DataFrame 库，提供了基础数据结构，并且内置了基础的函数算子。
当前挑战
Shark 的因子挖掘功能，通过利用遗传算法从数据中挖掘出有效的因子。在这一场景中，遗传算法会随机生成大量因子并进行计算。这一过程会频繁地创建和释放临时空间来存储中间结果，直接使用原生的 CUDA C 显存分配和释放接口，会严重降低执行效率。
Shark 的因子计算功能，针对金融领域的数据分析与处理，提供了丰富的函数库。如果从零开始将 CPU 的函数迁移至 GPU，需要为 GPU 重新实现一套底层数据结构以及基础计算函数，会导致开发周期的延长以及开发成本的增加。
应用方案
基于以上挑战，DolphinDB 开发团队与 NVIDIA 团队及 RAPIDS 开发团队合作，通过利用 RAPIDS RMM，解决因子挖掘过程中频繁申请和释放显存导致的性能问题；通过基于 RAPIDS libcudf 进行二次开发，实现因子计算，从而缩短开发周期，降低开发成本。
Shark 进行因子挖掘时，会通过遗传算法随机生成海量的因子计算公式。这些公式长度不等，接受的参数数量也不尽相同。因此在计算时，需要频繁地申请和释放临时空间用于存储中间结果。DolphinDB 开发团队通过使用 RMM 对显存进行池化，从而对中间结果所使用的显存进行高效地分配、释放和重用。
Shark 支持用户输入自定义的公式，并自动将自定义公式转换为计算图，并在 GPU 完成计算，从而加快数据分析和处理的效率。如果从零开始将 DolphinDB 的计算函数迁移至 Shark，需要在 GPU 构建 array、table 等底层数据结构，并实现大量基础计算函数。经过调研后，DolphinDB 开发团队决定基于 RAPIDS libcudf 进行二次开发，复用 cuDF 的 column、table 等底层数据结构；并借助 cuDF 的 groupby 和 rolling 框架，只需要完成算子的核心计算逻辑，即可完成 DolphinDB 时序算子和横截面算子的迁移，极大提升了开发效率，降低了开发成本。
效果展示
下图展示了在不同规模数据下，使用 RAPIDS的 RMM 显存管理库相对于原生的 CUDA 显存分配 API，Shark 因子挖掘效率的对比。可以清楚地看到，使用 RMM可以显著提升 Shark 因子挖掘效率，最高可达到 10 倍的加速比。
除此之外，Shark 通过使用 RAPIDS libcudf，大大提升了因子的计算效率。下图中对比了 1000 个 group，每个 group 有 10 万行的数据，采用分组方式计算下面的算子。可以看到与 CPU 相比，利用 GPU 总体耗时（包含拷贝时间），基本达到了一个数量级的加速比。
借助 RAPIDS，Shark 的因子挖掘效率提升了 10 倍。除此之外，基于 cuDF 进行二次开发，只需要实现算子的核心逻辑，就可以达到一个数量级的加速，并极大降低了算子迁移成本。
