новости компании о Starburst поддерживает GPU для более быстрого распределенного анализа данных

Starburst достигает от 3 до 4 раз более быстрых ответов на запросы анализа ИИ, используя GPU вместо CPU.

Компания разрабатывает и использует распределенный SQL-двигатель Trino с открытым исходным кодом для запроса и анализа различных источников данных, ранее полагаясь на процессоры x86 для обработки запросов.Его программное обеспечение может запускать запросы данных через электронные таблицыВ мае Dell обновила портфель продуктов AI Factory.платформа включает в себя Starburst-powered Data Analytics Engine с GPU-ускоренной SQL аналитикой, обеспечивая до 6 раз более быструю производительность запросов по сравнению с системами, не являющимися GPU, на GPU Nvidia Blackwell, с поддержкой запланированной для будущего аппаратного обеспечения Vera.

Генеральный директор Starburst Джастин Боргман поделился в брифинге, что программное обеспечение Starburst теперь поддерживает процессоры Nvidia Vera и Rubin GPU.,Боргман прокомментировал: "Это классическая кооперация. Мы сотрудничаем с точки зрения клиента и взаимодействуем с этими платформами, запрашивая их данные.Снежинка, Teradata, IBM и Oracle, Starburst дополняет все эти системы. Это является основой нашей стратегии, предоставляя клиентам гибкость для сохранения своих существующих технологических инвестиций.обе платформы служат единым единым источником данных.??

Для крупных предприятий мы предоставляем уникальную ценность, которой они не могут сравниться: федерация данных и гибридное развертывание.Мы поддерживаем работу на месте, в то время как эти две платформы работают только в облаке.

Он продолжил: "Партнерство с Nvidia становится убедительным, потому что теперь мы поддерживаем GPU наряду с CPU.Предприятия могут использовать существующие графические процессоры, включая свободную мощность, для выполнения аналитических нагрузок и повышения гибкости.

Мы начали эту работу в начале года и только что выпустили нашу первую версию, созданную с использованием cuDF, набора инструментов для обработки структурированных данных NVIDIA CUDA-X с открытым исходным кодом.Построен на оптимизированных примитивах CUDA, cuDF использует параллелизм GPU и пропускную способность памяти для ускорения обработки данных и аналитики.

Borgman заявил: "Мы видим сильную производительность, примерно в три-четыре раза быстрее, чем CPU.Но ранние случаи использования показывают, что крупные банки покупают графические процессоры, которые не работают на полную мощность постоянно.Они уже понесли эти капитальные затраты; запуск серийной аналитики в нерабочее время может увеличить использование GPU с 60% до 90%.

Он обозначил два оперативных подхода: Вы можете запланировать работы для известных окнов бездействия, таких как с 9 вечера до полуночи.Мы также поддерживаем мониторинг использования GPU в режиме реального времени для динамического планирования работ, когда свободные ресурсы становятся доступными.??

Nvidia выигрывает, поскольку это расширяет ее общий адресный рынок.

Когда его спросили, что вызвало эту инициативу, Боргман сказал: "Serendipity сыграла большую роль. В начале этого года Nvidia связалась с нами, чтобы проверить свой новый процессор Vera, что ознаменовало ее выход на рынок процессоров.Наши тесты показали, что Starburst работает значительно быстрее на Вера по сравнению с процессорами Intel.Nvidia представила наши результаты в презентации Дженсена, которая стала началом нашего сотрудничества. Затем Nvidia предложила нам оценить их структуру cuDF для включения Starburst на GPU.

Полученная производительность колеблется от 3 до 7 раз в зависимости от сложности запроса, причем самые большие и сложные запросы достигают 7-кратного ускорения.

Боргман считает, что это изменяет позицию Starburst против Databricks и Snowflake: "Это отличает нас.Databricks и Snowflake являются облачными сервисами, которые поглощают расходы на вычисления в рамках своей модели ценообразованияМы позволяем клиентам развертывать на своей собственной инфраструктуре. эти облачные поставщики должны постоянно искать самый дешевый вычисления,который не хорошо сочетается с более дорогим оборудованием NvidiaМы считаем, что мы единственная корпоративная платформа для передачи данных, подходящая для сотрудничества с Nvidia в этом пространстве.

Пекинская компания Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Сэнди Янг, директор по глобальной стратегии
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Электронная почта: yangyd@qianxingdata.com
Сайт: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Бизнес фокус:
Распространение ИКТ-продуктов/интеграция систем и услуги/решения инфраструктуры
Имея более 20-летний опыт распространения ИТ, мы сотрудничаем с ведущими мировыми брендами для предоставления надежных продуктов и профессиональных услуг.
Использование технологий для создания интеллектуального мира Ваш надежный поставщик услуг ИКТ-продуктов!