ข่าว บริษัท เกี่ยวกับ Starburst รองรับ GPU สําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลกระจายที่รวดเร็ว

Starburst เร็วขึ้น 3 ถึง 4 เท่าในการตอบสนองการวิเคราะห์ AI ด้วยการใช้ GPU แทน CPU

บริษัทพัฒนาและใช้ Trino ซึ่งเป็นเอนจิ้น SQL แบบกระจายโอเพนซอร์ส เพื่อสอบถามและวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน โดยก่อนหน้านี้อาศัย x86 CPU สำหรับการประมวลผลการสอบถาม ซอฟต์แวร์ของบริษัทสามารถเรียกใช้การสอบถามข้อมูลข้ามสเปรดชีต ฐานข้อมูล คลังข้อมูลบนคลาวด์ และเลคเฮาส์ได้ ในเดือนพฤษภาคม Dell ได้อัปเดตกลุ่มผลิตภัณฑ์ AI Factory ของตน การอัปเดตที่สำคัญ: แพลตฟอร์มนี้รวมถึง Starburst-powered Data Analytics Engine พร้อมการวิเคราะห์ SQL ที่เร่งด้วย GPU ซึ่งให้ประสิทธิภาพการสอบถามเร็วกว่าระบบที่ไม่ใช่ GPU ถึง 6 เท่าบน Nvidia Blackwell GPU พร้อมการสนับสนุนสำหรับฮาร์ดแวร์ Vera ในอนาคต

Justin Borgman ซีอีโอของ Starburst กล่าวในการบรรยายสรุปว่าซอฟต์แวร์ Starburst รองรับ Nvidia’s Vera CPU และ Rubin GPU แล้ว เมื่อถูกถามเกี่ยวกับจุดยืนทางการตลาดของ Starburst เมื่อเทียบกับ Databricks และ Snowflake Borgman ให้ความเห็นว่า: “เป็นการร่วมมือและแข่งขันกันแบบคลาสสิก เราทำงานร่วมกันจากมุมมองของลูกค้าและทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มเหล่านั้น โดยสอบถามข้อมูลของพวกเขา หากคุณเป็นธนาคารขนาดใหญ่ที่ใช้ Databricks, Snowflake, Teradata, IBM และ Oracle, Starburst จะช่วยเสริมระบบเหล่านี้ทั้งหมด นี่คือหัวใจสำคัญของกลยุทธ์ของเรา ในการให้ความยืดหยุ่นแก่ลูกค้าในการรักษาการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่มีอยู่ ในด้านการแข่งขัน แพลตฟอร์มทั้งสองมีเป้าหมายที่จะเป็นแหล่งข้อมูลแบบรวมศูนย์เพียงแหล่งเดียว”

“เราแข่งขันกันสำหรับบางเวิร์กโหลด แต่สถาปัตยกรรมของเราแตกต่างกัน สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ เรามอบมูลค่าที่ไม่เหมือนใครที่พวกเขาไม่สามารถเทียบได้: การรวมข้อมูลและการปรับใช้แบบไฮบริด เราสนับสนุนการทำงานในองค์กร ในขณะที่แพลตฟอร์มทั้งสองนั้นทำงานบนคลาวด์เท่านั้น”

เขากล่าวต่อว่า: “ความร่วมมือกับ Nvidia มีความน่าสนใจเพราะตอนนี้เราสนับสนุน GPU ควบคู่ไปกับ CPU แล้ว Nvidia ได้เปิดตัว CPU ใหม่ในปีนี้ แม้ว่า GPU จะยังคงเป็นธุรกิจหลักของพวกเขา องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก GPU ที่มีอยู่ รวมถึงความจุที่ไม่ได้ใช้งาน เพื่อเรียกใช้เวิร์กโหลดการวิเคราะห์และได้รับความยืดหยุ่นมากขึ้น”

“เราเริ่มงานนี้เมื่อต้นปีและเพิ่งเปิดตัวเวอร์ชันแรกของเรา ซึ่งสร้างขึ้นโดยใช้ cuDF ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง CUDA-X แบบโอเพนซอร์สของ NVIDIA cuDF ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบขนานของ GPU และแบนด์วิดท์หน่วยความจำเพื่อเร่งการประมวลผลข้อมูลและไปป์ไลน์การวิเคราะห์”

Borgman กล่าวว่า: “เราเห็นประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง เร็วกว่า CPU ประมาณสามถึงสี่เท่า GPU มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า ซึ่งต้องนำมาพิจารณาในการวางแผนต้นทุนและประสิทธิภาพ แต่กรณีการใช้งานเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าธนาคารขนาดใหญ่ได้ซื้อ GPU ที่ไม่ได้ทำงานเต็มประสิทธิภาพตลอดเวลา พวกเขาได้ลงทุนด้านทุนไปแล้ว การเรียกใช้การวิเคราะห์แบบแบตช์ในช่วงนอกเวลาทำการสามารถเพิ่มการใช้งาน GPU จาก 60% เป็น 90% ได้”

เขากล่าวถึงแนวทางการดำเนินงานสองวิธี: “คุณสามารถกำหนดเวลางานสำหรับช่วงเวลาที่ทราบว่าว่าง เช่น 21:00 น. ถึงเที่ยงคืน เรายังรองรับการตรวจสอบการใช้งาน GPU แบบเรียลไทม์เพื่อกำหนดเวลางานแบบไดนามิกเมื่อมีทรัพยากรสำรองพร้อมใช้งาน”

Nvidia ได้รับประโยชน์จากการขยายตลาดรวมที่สามารถเข้าถึงได้

เมื่อถูกถามว่าอะไรเป็นแรงบันดาลใจให้เกิดความคิดริเริ่มนี้ Borgman กล่าวว่า: “ความบังเอิญมีบทบาทสำคัญ เมื่อต้นปีนี้ Nvidia ได้ติดต่อเราเพื่อทดสอบประสิทธิภาพ CPU Vera ใหม่ของพวกเขา ซึ่งเป็นการเข้าสู่ตลาด CPU ของพวกเขา การทดสอบของเราแสดงให้เห็นว่า Starburst ทำงานได้เร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัดบน Vera เมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์ Intel Nvidia ได้นำเสนอผลการทดสอบประสิทธิภาพของเราในการนำเสนอหลักของ Jensen ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของความร่วมมือของเรา จากนั้น Nvidia ได้แนะนำให้เราประเมินเฟรมเวิร์ก cuDF ของพวกเขาเพื่อเปิดใช้งาน Starburst บน GPU”

ผลการเพิ่มประสิทธิภาพที่ได้มีตั้งแต่ 3x ถึง 7x ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการสอบถาม โดยการสอบถามที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อนที่สุดจะได้รับความเร็วเพิ่มขึ้น 7x

Borgman เชื่อว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนตำแหน่งของ Starburst เมื่อเทียบกับ Databricks และ Snowflake: “สิ่งนี้ทำให้เราแตกต่าง Databricks และ Snowflake เป็นบริการแบบคลาวด์เนทีฟที่รวมต้นทุนการประมวลผลไว้ในรูปแบบการกำหนดราคาของพวกเขา ซึ่งบีบอัตรากำไรของพวกเขา เราให้ลูกค้าปรับใช้บนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง ผู้ให้บริการคลาวด์เหล่านี้ต้องแสวงหาการประมวลผลที่มีต้นทุนต่ำที่สุดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งไม่สอดคล้องกับฮาร์ดแวร์ราคาแพงกว่าของ Nvidia เราเชื่อว่าเราเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรเพียงแห่งเดียวที่เหมาะสมอย่างยิ่งที่จะเป็นพันธมิตรกับ Nvidia ในพื้นที่นี้”

บริษัท ปักกิ่ง เฉียนซิง เจียทง เทคโนโลยี จำกัด
แซนดี้ หยาง / ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ระดับโลก
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
อีเมล: yangyd@qianxingdata.com
เว็บไซต์: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
ธุรกิจหลัก:
การจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ ICT / การรวมระบบและบริการ / โซลูชันโครงสร้างพื้นฐาน
ด้วยประสบการณ์ด้านการจัดจำหน่ายไอทีมากกว่า 20 ปี เราเป็นพันธมิตรกับแบรนด์ชั้นนำระดับโลกเพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้และบริการระดับมืออาชีพ
“ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างโลกอัจฉริยะ” ผู้ให้บริการผลิตภัณฑ์ ICT ที่คุณไว้วางใจ!