Datashader में dask‑समर्थित xarray रेंडरिंग के मेमरी स्पाइक: कारण और समाधान

Datashader में dask‑समर्थित xarray रेंडर करते समय compute() से होने वाले मेमरी स्पाइक का कारण और समाधान जानें: PR 1448 पैच, 0.16.1 संगतता, ngjit नोट्स.

Datashader के साथ बहुत बड़े ऐरे रेंडर करना कागज़ पर सीधा लगता है: डेटा को Dask से चंकों में बाँटें, छोटे कैनवास पर रैस्टराइज़ करें, और भारी काम शेड्यूलर पर छोड़ दें। व्यवहार में, फिर भी मेमरी में उछाल और लंबे रनटाइम दिख सकते हैं। एक सामान्य मामला: 100 GB, 16‑कोर Windows VM पर 150k × 90k पैमाने का dask‑समर्थित xarray, 8192 × 8192 चंक्स के साथ—जहाँ प्लॉट शुरू होते ही RAM तेजी से सीमा के करीब पहुँच जाती है। स्टैक‑ट्रेस में compute() कॉल दिखती है, जो मेमरी के बढ़ने की वजह समझाती है। यहाँ क्या हो रहा है और इसे कैसे संभालें।

समस्या को दोहराना

नीचे दिया गया न्यूनतम उदाहरण एक बड़ा dask.array बनाता है, उसे xarray में लपेटता है, और Datashader के Canvas.raster से होकर shade तक भेजता है।

# आयात
import numpy as np
import dask.array as dk
import datashader as dz
from datashader import transfer_functions as tfun
import xarray as xa

# बड़ा dask‑समर्थित ऐरे बनाएँ
grid = dk.random.random((100000, 100000), chunks=(1000, 1000))

# xarray DataArray के रूप में लपेटें
xr_view = xa.DataArray(
    grid,
    dims=["u", "v"],
    coords={"u": np.arange(100000), "v": np.arange(100000)},
    name="sample_vals"
)

# रेंडर करने का प्रयास
tfun.shade(dz.Canvas(plot_height=300, plot_width=300).raster(xr_view))

असल में क्या होता है और मेमरी स्पाइक क्यों आते हैं

मुख्य बात ट्रेसबैक में दिखती है: Datashader के shade मार्ग में, जब dask‑समर्थित ऐरे पहचाना जाता है, तो एक आंतरिक फ़ंक्शन data = data.compute() चलाता है। यह पंक्ति dask ऐरे को मेमरी में वास्तविक रूप से सामग्रीकृत करने के लिए मजबूर करती है। 10¹⁰ तत्वों के स्तर वाले ऐरे के साथ, यह तुरंत RAM के लगातार बढ़ने और उच्च CPU उपयोग की वजह समझा देता है: शेडिंग चरण के लिए अब काम चंक‑दर‑चंक नहीं, बल्कि पूरे ऐरे की एकमुश्त गणना हो रही है।

भले ही dask चंक‑आधारित निष्पादन का समर्थन करता है, स्टैक‑ट्रेस में दिखाया गया यह खास शेडिंग कोड‑पाथ compute() को स्पष्ट रूप से बुलाकर लेज़ी एवाल्यूएशन को दरकिनार कर देता है। देखे गए व्यवहार का सीधा कारण यही कॉल है।

समाधान: Datashader पैच आज़माएँ

एक लक्षित समाधान उपलब्ध है। https://github.com/holoviz/datashader/pull/1448 वाले pull request से बदलाव लागू करें और देखें कि क्या यह आपके पर्यावरण में समस्या सुलझाता है। रिपोर्ट्स बताती हैं कि नवीनतम Datashader रिलीज़ के साथ यह बदलाव लगाने पर @ngjit डेकोरेटर से जुड़ी एक अलग त्रुटि दिख सकती है, जबकि Datashader 0.16.1 पर यही पैच मूल समस्या को दूर कर देता है।

पैच के बाद भी उसी कोड का उपयोग

उपयोग वही रहता है; बदलाव लाइब्रेरी में है, कॉल करने वाले कोड में नहीं। आप पहले की तरह Datashader से रेंडर करते रह सकते हैं:

# आयात
import numpy as np
import dask.array as dk
import datashader as dz
from datashader import transfer_functions as tfun
import xarray as xa

# dask‑समर्थित ऐरे बनाएँ
grid = dk.random.random((100000, 100000), chunks=(1000, 1000))

# xarray/Datashader के लिए लपेटें
xr_view = xa.DataArray(
    grid,
    dims=["u", "v"],
    coords={"u": np.arange(100000), "v": np.arange(100000)},
    name="sample_vals"
)

# रेंडर करें
tfun.shade(dz.Canvas(plot_height=300, plot_width=300).raster(xr_view))

यदि नवीनतम संस्करण पर आपको @ngjit डेकोरेटर वाली त्रुटि दिखे, तो ध्यान दें कि ऐसे व्यवहार की एक रिपोर्ट मौजूद है। यही बदलाव Datashader 0.16.1 पर लागू करने से मूल मेमरी समस्या हल होने की पुष्टि है।

यह क्यों मायने रखता है

बड़े पैमाने की विज़ुअलाइज़ेशन पाइपलाइनों में मेमरी उपयोग को सीमित रखने के लिए अक्सर लेज़ी निष्पादन और चंकिंग पर भरोसा किया जाता है। जब कोई लाइब्रेरी लेयर dask‑समर्थित ऑब्जेक्ट पर compute() बुलाती है, तो यह रणनीति निष्फल हो सकती है और पूरा डेटा मेमरी में सामग्रीकृत हो जाता है। यह समझना कि ऐसा कब होता है, संसाधन उपयोग का अनुमान लगाने और प्रोडक्शन मशीनों या सीमित परिवेशों में अप्रत्याशित स्थितियों से बचने के लिए अहम है।

निष्कर्ष

यदि dask‑समर्थित xarray की शेडिंग के दौरान Datashader का मेमरी उपयोग तेज़ी से बढ़े और ट्रेसबैक में compute() कॉल दिखे, तो संदर्भित pull request के पैच के अनुसार अपना वातावरण संरेखित करें। यदि नवीनतम Datashader रिलीज़ पर यह बदलाव लगाने के बाद @ngjit से संबंधित त्रुटि सामने आए, तो Datashader 0.16.1 के साथ वही बदलाव आज़माएँ—वहीं इसे समस्या सुलझाते देखा गया है—और अपडेट्स के लिए pull request की चर्चा पर नज़र रखें। इस तरह आप अपने विज़ुअलाइज़ेशन वर्कफ़्लो में dask‑समर्थित डेटा के अपेक्षित फायदे बनाए रखते हैं, बिना अप्रत्याशित मेमरी उछाल के।