notizie sull'azienda Starburst supporta le GPU per un'analisi dei dati distribuita più rapida

Starburst ottiene risposte alle query di analisi dell'IA da 3 a 4 volte più veloci adottando GPU al posto delle CPU.

L'azienda sviluppa e utilizza il motore SQL distribuito open-source Trino per interrogare e analizzare fonti di dati disparate, precedentemente basandosi su CPU x86 per l'elaborazione delle query.Il suo software può eseguire query sui dati su fogli di calcoloNel mese di maggio, Dell ha aggiornato il suo portafoglio di prodotti AI Factory.la piattaforma include un motore di analisi dei dati alimentato da Starburst con analisi SQL accelerate dalla GPU, offrendo prestazioni di query fino a 6 volte più veloci rispetto ai sistemi non GPU sulle GPU Nvidia Blackwell, con supporto previsto per il futuro hardware Vera.

L'amministratore delegato di Starburst, Justin Borgman, ha condiviso in un briefing che il software di Starburst ora supporta la CPU Vera e la GPU Rubin di Nvidia.,Borgman ha commentato: "Si tratta di una classica cooperazione.Fiocco di neveLa nostra strategia consiste nel fornire ai nostri clienti la flessibilità di preservare i loro investimenti tecnologici esistenti.entrambe le piattaforme mirano a fungere da fonte di dati unificata.

Per le grandi imprese, offriamo un valore unico che non possono eguagliare: la federazione dei dati e la distribuzione ibrida.Sosteniamo il funzionamento locale, mentre quelle due piattaforme funzionano solo sul cloud.

Ha proseguito: "La partnership con Nvidia diventa convincente perché ora supportiamo le GPU insieme alle CPU.Le imprese possono sfruttare le GPU esistenti, compresa la capacità inattiva, per eseguire carichi di lavoro di analisi e ottenere una maggiore flessibilità.

Abbiamo iniziato questo lavoro all'inizio dell'anno e abbiamo appena rilasciato la nostra prima versione, costruita utilizzando cuDF, un toolkit di elaborazione dati strutturati NVIDIA CUDA-X open-source.Costruito su primitivi CUDA ottimizzati, cuDF sfrutta il parallelismo della GPU e la larghezza di banda della memoria per accelerare l'elaborazione dei dati e le pipeline di analisi.

Borgman ha dichiarato: "Vediamo prestazioni forti, circa tre o quattro volte più veloci delle CPU. Le GPU comportano costi più elevati, che devono essere valutati nella pianificazione costi-prestazioni.Ma i primi casi di utilizzo mostrano che le grandi banche hanno acquistato GPU che non funzionano a pieno utilizzo costantementeEssi hanno già sostenuto questa spesa di capitale; eseguire l'analisi batch durante le ore di lavoro può aumentare l'utilizzo della GPU dal 60% al 90%.

Ha delineato due approcci operativi: “Si possono programmare i lavori per le finestre di inattività note, come dalle 21 alle mezzanotte.Supportiamo anche il monitoraggio dell'utilizzo della GPU in tempo reale per pianificare dinamicamente i lavori quando le risorse in eccesso diventano disponibili.

Nvidia beneficia in quanto questo amplia il suo mercato totale indirizzabile.

Alla domanda su cosa abbia scatenato questa iniziativa, Borgman ha detto: "Serendipity ha giocato un ruolo importante.I nostri test hanno mostrato che Starburst e' molto piu' veloce su Vera rispetto ai processori Intel.. Nvidia ha presentato i nostri risultati di benchmark nella presentazione di Jensen, che ha dato il via alla nostra collaborazione.

Il guadagno di prestazioni risultante varia da 3x a 7x a seconda della complessità della query, con le query più grandi e complesse che raggiungono la velocità di 7x.

Borgman ritiene che questo cambi il posizionamento di Starburst contro Databricks e Snowflake:Databricks e Snowflake sono servizi cloud nativi che assorbono i costi di calcolo all'interno del loro modello di prezzoI fornitori di cloud devono continuamente cercare il più basso costo di calcolo,che non si allinea bene con l'hardware più costoso di NvidiaCrediamo di essere l'unica piattaforma di dati aziendali adatta a collaborare con Nvidia in questo settore.

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, direttore della strategia globale
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