スターバーストは,CPUではなくGPUを採用することで,AI分析クエリの応答を3倍から4倍高速に達成します.
同社はオープンソースの分散型SQLエンジン"Trino"を開発し,使用し,異なるデータソースをクエリと分析する.スプレッドシートでデータクエリを実行できますデルは,5月にAIファクトリー製品ポートフォリオを更新しましたプラットフォームには,GPU加速 SQL アナリティクス搭載のStarburst 駆動データ アナリティクス エンジンが含まれています.Nvidia Blackwell GPU の非GPU システムよりも 6 倍高速なクエリパフォーマンスを提供し,将来の Vera ハードウェアへのサポートが計画されている.
スターバーストのCEOであるジャスティン・ボルグマンは,スターバーストソフトウェアが現在NvidiaのVera CPUとRubin GPUをサポートしていることを説明した.,Borgmanはコメントしました. クラシックな協同組合です. 私たちは顧客の視点から協力し,それらのプラットフォームと互動し,彼らのデータをクエリします.雪花顧客に既存の技術投資を維持するための柔軟性を与える. 競争の側面では,我々は,これらのシステムに両方のプラットフォームは,単一の統一データ源として機能することを目指しています...
特定のワークロードで競争していますが,私たちのアーキテクチャは異なります.大企業にとって,私たちはデータ連邦とハイブリッド展開に匹敵できないユニークな価値を提供します.施設内での運営をサポートしますこの2つのプラットフォームは クラウド上でしか動作しません
NVIDIAは今年新しいCPUをリリースしたが,GPUはコアビジネスであり続ける.企業は既存のGPUを活用できる分析作業の負荷を実行し,より柔軟性を獲得する.
オープンソースのNVIDIA CUDA-X構造データ処理ツールキットである cuDFを使用して作成した最初のバージョンをリリースしました最適化された CUDA プリミティブに構築,cuDFはGPU並行とメモリ帯域幅を活用してデータ処理と分析パイプラインを加速します.
Borgman は",我々はCPUより約3~4倍高速な性能を見ています.GPUはコスト・パフォーマンス計画で考慮しなければならないより高いコストをもたらします.しかし初期の使用事例は 大手銀行が常にフル利用で動作しない GPU を購入したことを示していますダウンタイムでバッチ分析を実行すると,GPUの利用率は60%から90%まで上昇します.
彼は2つの作業方法を示した. 既知の休憩時間,例えば夜9時から真夜中まで,作業をスケジュールすることができます.余分なリソースが利用可能になったときに動的にスケジュールする作業を監視します...
NVIDIAは利益を得ている.
このイニシアチブをきっかけにした理由を尋ねると,ボーグマンは"Serendipityは大きな役割を果たした.今年初めに,Nvidiaは新しいVera CPUのベンチマークをするために私たちと連絡を取り,CPU市場に参入しました.テストではスターバーストはIntelのプロセッサと比べるとNVIDIAは,Jensenの基調発表で我々のベンチマーク結果を紹介し,我々の協力が始まりました.その後,NVIDIAは,GPUでStarburstを有効にするための彼らのcuDFフレームワークを評価することを提案しました.
結果として得られる性能向上はクエリの複雑さに応じて 3倍から 7倍までで,最大で最も複雑なクエリが 7倍のスピードアップに達します
これは,データブリックスとスノーフレークに対するスターバーストのポジションを変化させるとBorgmanは考えている.DatabricksとSnowflakeは,価格モデル内でコンピューティングコストを吸収するクラウドネイティブサービスです.顧客が自社インフラストラクチャで 展開できるようにします これらのクラウドベンダーは 常に 最安値のコンピューティングを 求めなければなりませんNVIDIAの高価格のハードウェアとよく一致しないこの分野においてNvidiaと提携するのに適した唯一の企業データプラットフォームです.
北京・チアンシン・ジテング・テクノロジー株式会社
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
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