Unternehmensnachrichten über Starburst unterstützt GPUs für eine schnellere verteilte Datenanalyse

Starburst erreicht 3 bis 4x schnellere KI-Analyse-Abfrageantworten, indem GPUs statt CPUs verwendet werden.

The firm develops and uses open-source distributed SQL engine Trino to query and analyze disparate data sources, previously relying on x86 CPUs for query processing. Die Firma entwickelt und verwendet die open-source verteilte SQL-Engine Trino, um disparate Datenquellen zu abfragen und zu analysieren.Seine Software kann Datenanfragen über Spreadsheets ausführen.Im Mai hat Dell sein Produktportfolio AI Factory aktualisiert.Die Plattform enthält eine Starburst-powered Data Analytics Engine mit GPU-beschleunigter SQL analytics, delivering up to 6x faster query performance over non-GPU systems on Nvidia Blackwell GPUs, mit Unterstützung geplant für zukünftige Vera Hardware.

Starburst CEO Justin Borgman teilte in einem Briefing, dass Starburst Software jetzt Nvidia's Vera CPU und Rubin GPU unterstützt.,Borgman kommentierte: "Es ist klassische Koopetition. Wir kooperieren von einer Kundenperspektive und interoperate mit diesen Plattformen, querying their data.SchneeflockeDas ist das Kernstück unserer Strategie und gibt Kunden die Flexibilität, ihre bestehenden Tech-Investitionen zu erhalten.both platforms aim to serve as the single unified data source (beide Plattformen zielen darauf ab, als einzige Datenquelle zu dienen).??

Für große Unternehmen liefern wir einen einzigartigen Wert, den sie nicht vergleichen können: Datenföderation und Hybrid-Bereitstellung.Wir unterstützen On-Premises-Operation, während diese beiden Plattformen nur auf Cloud laufen.

Er fuhr fort: "Die Nvidia-Partnerschaft wird zwingend, weil wir jetzt GPUs neben CPUs unterstützen.Unternehmen können bestehende GPUs nutzen, including idle capacity, to run analytics workloads and gain greater flexibility.

Wir begannen diese Arbeit zu Beginn des Jahres und haben gerade unsere erste Version veröffentlicht, gebaut mit cuDF, einem Open-Source NVIDIA CUDA-X strukturierten Datenverarbeitungstoolkit.Gebaut auf optimierten CUDA Primitiven, cuDF nutzt GPU-Parallelismus und Speicherbandbreite, um Datenverarbeitung und Analytik-Pipelines zu beschleunigen.

Borgman erklärte: "Wir sehen starke Performance, etwa drei bis viermal schneller als CPUs. GPUs tragen höhere Kosten, die in der Kosten-Performance-Planung abgewogen werden müssen.Aber frühe Anwendungsfälle zeigen, dass große Banken GPUs gekauft haben, die nicht ständig bei voller Nutzung laufen.. Sie haben bereits diesen Kapitalverbrauch verursacht; running batch analytics during off-hours can lift GPU utilization from 60% up to 90%. ”

Er skizzierte zwei operative Ansätze: ¢ Sie können Jobs für bekannte Idle-Fenster wie 9 PM bis Mitternacht planen.Wir unterstützen auch Echtzeit-GPU-Nutzungskontrollen, um Jobs dynamisch zu planen, wenn spare Ressourcen verfügbar werden..??

Nvidia profitiert davon, dass sich ihr Gesamtmarkt erweitert.

Als er gefragt wurde, was diese Initiative ausgelöst hat, sagte Borgman: "Serendipity hat eine große Rolle gespielt.Unsere Tests zeigten, dass Starburst signifikant schneller auf Vera lief als auf Intel-Prozessoren.Dann schlug Nvidia vor, dass wir ihr cuDF-Framework evaluieren, um Starburst auf GPUs zu ermöglichen.

Die resultierende Performance-Gewinn reicht von 3x bis 7x, abhängig von der Abfragekomplexität, mit den größten, komplexesten Abfragen, die das 7x Speedup erreichen.

Borgman glaubt, dass dies Starbursts Positionierung gegen Databricks und Snowflake ändert:Databricks und Snowflake sind Cloud-native Services, die die Rechenkosten innerhalb ihres Preismodells absorbieren.Diese Cloud-Anbieter müssen kontinuierlich nach dem kostengünstigsten Rechner suchen, um die Kosten zu decken.was nicht gut mit Nvidia's höherpreisiger Hardware übereinstimmtWir glauben, dass wir die einzige Enterprise-Datenplattform sind, die gut geeignet ist, mit Nvidia in diesem Raum zusammenzuarbeiten.

Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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