hakkında şirket haberleri Starburst, daha hızlı dağıtılmış veri analizi için GPU'ları destekler

Starburst, CPU yerine GPU kullanarak AI analiz sorgu yanıtlarını 3 ila 4 kat daha hızlı elde ediyor.

Şirket, daha önce sorgu işleme için x86 CPU'lara dayanan, farklı veri kaynaklarını sorgulamak ve analiz etmek için açık kaynaklı dağıtık SQL motoru Trino'yu geliştiriyor ve kullanıyor. Yazılımı, elektronik tablolar, veritabanları, bulut veri ambarları ve veri gölleri arasında veri sorguları çalıştırabiliyor. Mayıs ayında Dell, AI Factory ürün portföyünü güncelledi. Önemli bir güncelleme: platform, Nvidia Blackwell GPU'larda GPU hızlandırmalı SQL analizi sunan, GPU'suz sistemlere göre 6 kata kadar daha hızlı sorgu performansı sağlayan, Starburst destekli bir Veri Analizi Motoru içeriyor ve gelecekteki Vera donanımı için destek planlanıyor.

Starburst CEO'su Justin Borgman bir brifingde, Starburst yazılımının artık Nvidia'nın Vera CPU'sunu ve Rubin GPU'sunu desteklediğini paylaştı. Starburst'ün Databricks ve Snowflake'e göre pazar konumlandırması sorulduğunda Borgman şu yorumu yaptı: "Bu klasik bir işbirliği rekabeti. Müşteri perspektifinden işbirliği yapıyoruz ve bu platformlarla veri sorgulayarak birlikte çalışıyoruz. Eğer Databricks, Snowflake, Teradata, IBM ve Oracle çalıştıran büyük bir bankaysanız, Starburst tüm bu sistemleri tamamlar. Bu, müşterilere mevcut teknoloji yatırımlarını koruma esnekliği sunmamızın temelini oluşturuyor. Rekabetçi tarafta ise her iki platform da tek bir birleşik veri kaynağı olarak hizmet etmeyi amaçlıyor."

"Belirli iş yükleri için rekabet ediyoruz, ancak mimarimiz farklı. Büyük kuruluşlar için eşleştiremeyecekleri benzersiz bir değer sunuyoruz: veri federasyonu ve hibrit dağıtım. Şirket içi çalışmayı destekliyoruz, oysa bu iki platform yalnızca bulutta çalışıyor."

Şöyle devam etti: "Nvidia ortaklığı, artık CPU'ların yanı sıra GPU'ları da desteklediğimiz için cazip hale geliyor. Nvidia bu yıl yeni bir CPU çıkardı, ancak GPU'lar ana işi olmaya devam ediyor. Kuruluşlar, analitik iş yüklerini çalıştırmak ve daha fazla esneklik kazanmak için mevcut GPU'ları, boş kapasite dahil olmak üzere kullanabilirler."

"Bu çalışmaya yılın başında başladık ve optimize edilmiş CUDA öncüllerine dayanan, veri işleme ve analitik işlem hatlarını hızlandırmak için GPU paralelliğini ve bellek bant genişliğini kullanan açık kaynaklı bir NVIDIA CUDA-X yapılandırılmış veri işleme araç seti olan cuDF kullanılarak oluşturulan ilk sürümümüzü yeni yayınladık."

Borgman şunları belirtti: "CPU'lardan kabaca üç ila dört kat daha hızlı güçlü bir performans görüyoruz. GPU'ların maliyetleri daha yüksek ve bu, maliyet-performans planlamasında dikkate alınmalıdır. Ancak ilk kullanım örnekleri, tam olarak sürekli çalışmayan GPU'lar satın almış büyük bankaların olduğunu gösteriyor. Bu sermaye harcamasını zaten yapmışlardı; mesai saatleri dışında toplu analiz çalıştırmak, GPU kullanımını %60'tan %90'a çıkarabilir."

İki operasyonel yaklaşım özetledi: "Akşam 9'dan gece yarısına kadar gibi bilinen boş zaman dilimleri için işleri zamanlayabilirsiniz. Ayrıca, boş kaynaklar mevcut olduğunda işleri dinamik olarak zamanlamak için gerçek zamanlı GPU kullanım izlemeyi de destekliyoruz."

Bu, Nvidia'nın toplam adreslenebilir pazarını genişlettiği için Nvidia'ya fayda sağlıyor.

Bu girişimin neyi tetiklediği sorulduğunda Borgman şunları söyledi: "Tesadüf büyük rol oynadı. Bu yılın başlarında Nvidia, CPU pazarına girişini işaret eden yeni Vera CPU'sunu benchmark yapmak için bizimle iletişime geçti. Testlerimiz, Starburst'ün Vera'da Intel işlemcilere kıyasla önemli ölçüde daha hızlı çalıştığını gösterdi. Nvidia, benchmark sonuçlarımızı Jensen'in açılış konuşmasında sergiledi ve bu da işbirliğimizi başlattı. Ardından Nvidia, Starburst'ü GPU'larda etkinleştirmek için cuDF çerçevemizi değerlendirmemizi önerdi."

Sonuç olarak elde edilen performans artışı, sorgu karmaşıklığına bağlı olarak 3 ila 7 kat arasında değişiyor ve en büyük, en karmaşık sorgular 7 kat hızlanmaya ulaşıyor.

Borgman, bunun Starburst'ün Databricks ve Snowflake'e karşı konumlandırmasını değiştirdiğine inanıyor: "Bu bizi farklılaştırıyor. Databricks ve Snowflake, fiyatlandırma modelleri içinde işlem maliyetlerini emen, kar marjlarını sıkan bulut tabanlı hizmetlerdir. Müşterilerin kendi altyapılarına dağıtım yapmalarına izin veriyoruz. Bu bulut satıcıları, Nvidia'nın daha pahalı donanımlarıyla iyi uyuşmayan en düşük maliyetli işlem gücünü sürekli olarak aramak zorundadır. Bu alanda Nvidia ile ortaklık kurmaya uygun tek kurumsal veri platformu olduğumuza inanıyoruz."

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strateji Direktörü
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-posta: yangyd@qianxingdata.com
Web Sitesi: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
İş Odak Noktası:
BT Ürün Dağıtımı/Sistem Entegrasyonu ve Hizmetleri/Altyapı Çözümleri
20 yılı aşkın BT dağıtım deneyimiyle, güvenilir ürünler ve profesyonel hizmetler sunmak için önde gelen küresel markalarla ortaklık yapıyoruz.
"Teknoloji ile Akıllı Bir Dünya İnşa Etmek" Güvenilir BT Ürün Hizmet Sağlayıcınız!