`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Nvidia ускоряет Apache Spark

0 
 

Nvidia ускоряет Apache Spark

Компания Nvidia объявила о сотрудничестве с сообществом разработчиков ПО с открытым кодом, чтобы сообщить GPU-ускорение движку анализа и обработки больших массивов данных Apache Spark 3.0, который применяют свыше 500 тыс. специалистов во всем мире. С выходом Spark 3.0 специалисты по работы с данными и машинному обучению впервые смогут применить GPU-ускорение к ETL-обработке (выборка, преобразование и загрузка), часто выполняемой с помощью операций базы данных SQL.

Обучение ИИ-модели можно проводить на том же кластере Spark, не перенося процессы на отдельную инфраструктуру. Это позволяет проводить высокоскоростной анализ данных на всех этапах конвейера анализа данных, ускоряя десятки и тысячи терабайт данных — от озера данных до обучения моделей. Более того, нет необходимости изменять существующий код, используемый для приложений Spark, работающих в локальной среде и облаке.

«Анализ данных — это самая большая вычислительная задача, стоящая сегодня перед компаниями и исследователями, — говорит Манувир Дас (Manuvir Das), руководитель Enterprise Computing в Nvidia. — Нативное GPU-ускорение для всего конвейера Spark 3.0 — от ETL до обучения и инференса — обеспечивает производительность и масштаб, необходимые для объединения потенциала больших данных и силы ИИ».

Являясь стратегическим партнером Nvidia в области ИИ, Adobe одной из первых получила доступ к Spark 3.0 на Databricks. Сообщается, что первая же серия тестов показала 7-кратный прирост производительности и сокращение расходов на 90%, благодаря GPU-ускоренному анализу данных для разработки продуктов в Adobe Experience Cloud и поддержке возможностей, поддерживающих цифровые бизнесы.

Прирост производительности в Spark 3.0 повышает точность моделей, позволяя обучать их на более крупных наборах данных и чаще переобучать. Это дает возможность обрабатывать терабайты новых данных каждый день, что очень важно для специалистов, поддерживающих рекомендательные системы и анализирующих новые исследовательские данные. Кроме того, ускоренная обработка означает, что для получения результатов требуется меньше аппаратных ресурсов, а значит, значительно сокращаются затраты.

Apache Spark была создана основателями Databricks, чья облачная унифицированная платформа анализа данных запускается на более чем миллионе виртуальных машин каждый день. Nvidia и Databricks совместно оптимизируют Spark с помощью ПО RAPIDS для Databricks, обеспечивая GPU-ускорение для обработки данных и машинного обучения на Databricks в здравоохранении, финансах, рознице и многих других отраслях.

Nvidia предоставляет RAPIDS для Apache Spark с открытым кодом, чтобы помочь специалистам увеличить производительность своих конвейеров. Ускоритель отменяет функции, ранее выполняемые на CPU, применяя GPU для следующих задач:

  • ускорение ETL-конвейеров в Spark за счет повышения производительности операций Spark SQL и DataFrame без необходимости в изменении кода;

  • ускорение подготовки данных и обучения моделей в той же инфраструктуре, без необходимости в отдельном кластере для машинного и глубокого обучения;

  • ускорение переноса данных между узлами в распределенном кластере Spark. Эти библиотеки используют открытый фреймворк Unified Communication X (UCX) Консорциума UCF и минимизируют латентность, перемещая данные напрямую в памяти GPU.

Предварительная версия Spark 3.0 уже доступна у Apache Software Foundation. Сообщается, что в ближайшие месяцы будет открыт доступ к основной версии.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT