कंपनी की खबर स्टारबर्स्ट तेजी से वितरित डेटा विश्लेषण के लिए GPU का समर्थन करता है

स्टारबर्स्ट सीपीयू के बजाय जीपीयू को अपनाकर 3 से 4 गुना तेज़ एआई विश्लेषण क्वेरी प्रतिक्रिया प्राप्त करता है।

फर्म ओपन-सोर्स वितरित एसक्यूएल इंजन ट्रिनो को विकसित करती है और विभिन्न डेटा स्रोतों को क्वेरी और विश्लेषण करने के लिए उपयोग करती है, जो पहले क्वेरी प्रसंस्करण के लिए x86 सीपीयू पर निर्भर करती थी।इसका सॉफ्टवेयर स्प्रेडशीट पर डेटा क्वेरी चला सकता हैमई में, डेल ने अपने एआई फैक्ट्री उत्पाद पोर्टफोलियो को अपडेट किया। एक महत्वपूर्ण अपडेटःप्लेटफ़ॉर्म में एक स्टारबर्स्ट-संचालित डेटा एनालिटिक्स इंजन शामिल है जिसमें GPU-त्वरित SQL विश्लेषण है, एनवीडिया ब्लैकवेल GPU पर गैर-जीपीयू सिस्टम पर 6 गुना तेज़ क्वेरी प्रदर्शन प्रदान करता है, भविष्य के वेरा हार्डवेयर के लिए समर्थन की योजना है।

स्टारबर्स्ट के सीईओ जस्टिन बोर्गमैन ने एक ब्रीफिंग में साझा किया कि स्टारबर्स्ट सॉफ्टवेयर अब एनवीडिया के वेरा सीपीयू और रूबिन जीपीयू का समर्थन करता है।,बोर्गमैन ने टिप्पणी की: ′′यह क्लासिक सह-अभिनय है। हम ग्राहक के दृष्टिकोण से सहयोग करते हैं और उन प्लेटफार्मों के साथ बातचीत करते हैं, उनके डेटा की क्वेरी करते हैं। यदि आप एक बड़ा बैंक हैं जो डेटाब्रिक्स चलाता है, तो आप डेटाब्रिक्स के साथ एक अच्छा संबंध स्थापित कर सकते हैं।बर्फ का गुच्छा, टेराडाटा, आईबीएम और ओरेकल, स्टारबर्स्ट इन सभी प्रणालियों का पूरक है। यह हमारी रणनीति का मूल है, ग्राहकों को अपने मौजूदा प्रौद्योगिकी निवेशों को संरक्षित करने के लिए लचीलापन देता है। प्रतिस्पर्धी पक्ष पर,दोनों प्लेटफार्मों का उद्देश्य एकल एकीकृत डेटा स्रोत के रूप में कार्य करना है।.

हम कुछ कार्यभारों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं, फिर भी हमारी वास्तुकला अलग है। बड़े उद्यमों के लिए, हम अद्वितीय मूल्य प्रदान करते हैं जो वे मेल नहीं खा सकते हैंः डेटा संघ और हाइब्रिड तैनाती।हम स्थानीय संचालन का समर्थन करते हैं, जबकि ये दोनों प्लेटफॉर्म केवल क्लाउड पर चल रहे हैं।

उन्होंने आगे कहा: ′′एनवीडिया की साझेदारी आकर्षक हो जाती है क्योंकि अब हम सीपीयू के साथ-साथ जीपीयू का भी समर्थन करते हैं। एनवीडिया ने इस साल एक नया सीपीयू जारी किया, हालांकि जीपीयू इसका मुख्य व्यवसाय बना हुआ है।उद्यम मौजूदा GPU का लाभ उठा सकते हैं, निष्क्रिय क्षमता सहित, विश्लेषिकी कार्यभार चलाने और अधिक लचीलापन प्राप्त करने के लिए।

हमने इस वर्ष की शुरुआत में इस काम की शुरुआत की और अभी-अभी cuDF का उपयोग करके बनाया गया अपना पहला संस्करण जारी किया है, जो एक ओपन-सोर्स NVIDIA CUDA-X संरचित डेटा प्रोसेसिंग टूलकिट है।अनुकूलित CUDA आदिमों पर निर्मित, cuDF डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स पाइपलाइन को तेज करने के लिए GPU समानांतरता और मेमोरी बैंडविड्थ का लाभ उठाता है।

बोर्गमैन ने कहा: "हम मजबूत प्रदर्शन देखते हैं, जो सीपीयू की तुलना में लगभग तीन से चार गुना तेज है। जीपीयू उच्च लागत के साथ आते हैं, जिन्हें लागत-प्रदर्शन योजना में तौला जाना चाहिए।लेकिन प्रारंभिक उपयोग के मामलों से पता चलता है कि बड़े बैंकों ने GPU खरीदे हैं जो लगातार पूर्ण उपयोग पर नहीं चलते हैंउन्होंने पहले ही यह पूंजीगत व्यय किया है; बंद घंटों के दौरान बैच एनालिटिक्स चलाने से जीपीयू उपयोग 60% से 90% तक बढ़ सकता है।

उन्होंने दो परिचालन दृष्टिकोणों की रूपरेखा तैयार की: ′′आप ज्ञात निष्क्रिय खिड़कियों जैसे कि रात 9 बजे से आधी रात तक के लिए कार्य निर्धारित कर सकते हैं।हम भी वास्तविक समय में जीपीयू उपयोग निगरानी का समर्थन गतिशील रूप से जब अतिरिक्त संसाधन उपलब्ध हो जाते हैं कार्य शेड्यूल करने के लिए.

एनवीडिया को लाभ होता है क्योंकि इससे उसके कुल पते योग्य बाजार का विस्तार होता है।

जब उनसे पूछा गया कि इस पहल को किसने ट्रिगर किया, तो बोर्गमैन ने कहाः "Serendipity ने एक बड़ी भूमिका निभाई। इस साल की शुरुआत में, एनवीडिया ने अपने नए वेरा सीपीयू को बेंचमार्क करने के लिए हमसे संपर्क किया, जिससे सीपीयू बाजार में इसकी प्रविष्टि हुई।हमारे परीक्षणों ने दिखाया कि इंटेल प्रोसेसर की तुलना में वेरा पर स्टारबर्स्ट काफी तेजी से चला. एनवीडिया ने जेन्सेन की मुख्य प्रस्तुति में हमारे बेंचमार्क परिणामों को चित्रित किया, जिसने हमारे सहयोग की शुरुआत की. फिर एनवीडिया ने सुझाव दिया कि हम अपने क्यूडीएफ फ्रेमवर्क का मूल्यांकन करें ताकि जीपीयू पर स्टारबर्स्ट सक्षम हो सके.

परिणामी प्रदर्शन लाभ क्वेरी जटिलता के आधार पर 3x से 7x तक होता है, जिसमें सबसे बड़ी, सबसे जटिल क्वेरी 7x स्पीडअप को हिट करती है।

बोर्गमैन का मानना है कि इससे स्टारबर्स्ट की स्थिति डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक के खिलाफ बदल जाती है: यह हमें अलग करता है।Databricks और Snowflake क्लाउड-नेटिव सेवाएं हैं जो अपने मूल्य निर्धारण मॉडल के भीतर कंप्यूटिंग लागत को अवशोषित करती हैंहम ग्राहकों को अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर तैनात करते हैं. इन क्लाउड विक्रेताओं को लगातार सबसे कम लागत वाले कंप्यूटिंग की तलाश करनी चाहिए,जो एनवीडिया के अधिक महंगे हार्डवेयर के साथ अच्छी तरह से संरेखित नहीं करता हैहमारा मानना है कि हम इस क्षेत्र में एनवीडिया के साथ साझेदारी करने के लिए उपयुक्त एकमात्र उद्यम डेटा प्लेटफॉर्म हैं।

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