Вычисления на периферии: как графические процессоры формируют будущее

Способность быстро и эффективно обрабатывать и анализировать огромные объемы информации больше не является конкурентным преимуществом — это императив выживания. Поскольку объемы данных продолжают стремительно расти, многие организации все еще борются с ограничениями традиционной обработки данных на базе ЦП. Цифровой ландшафт достиг переломного момента, когда традиционные подходы к обработке и аналитике данных больше недостаточны.

Организации теперь сталкиваются с необходимостью обрабатывать все большие наборы данных, извлекать информацию с беспрецедентной скоростью и беспрепятственно масштабироваться — и все это при эффективном управлении затратами.

Эта проблема усугубляется быстрым прогрессом в области ИИ и машинного обучения, которые требуют больше обработки данных, вычислений, рабочей силы, инфраструктуры и эффективности, чем когда-либо прежде. Это не просто технологическая проблема, это фундаментальный сдвиг в том, чего организации могут и должны ожидать от своих проектов по работе с данными.

Появление ускорения на базе графических процессоров ознаменовало начало новой эры, позволив организациям освободиться от ограничений устаревших систем и раскрыть весь потенциал своих данных.

Парадокс современных процессоров: Несмотря на увеличение мощности ЦП, традиционные архитектуры обработки данных на базе ЦП с трудом справляются с современными аналитическими рабочими нагрузками. Эти системы не были разработаны для обработки масштаба, сложности и скорости, требуемых сегодняшними предприятиями, работающими с данными. Организации сталкиваются с задержками, отсроченными идеями и упущенными возможностями — не только из-за самой технологии, но и из-за повсеместного признания этих узких мест как неизбежных.

Устаревшие пакетные системы разочаровывают как клиентов, так и руководителей, тратя энергию и инфраструктурные ресурсы. Эти задержки особенно пагубны для проектов ИИ и МО, которые требуют больше времени на разработку или даже рискуют потерпеть неудачу из-за своих интенсивных вычислительных требований. Появление генеративного ИИ еще больше подчеркнуло этот переломный момент, создав требования, которые выходят за рамки того, с чем ЦП могут справиться эффективно или по доступной цене. Эта срочная необходимость в изменениях вывела на передний план возможности параллельной обработки графических процессоров, предлагая преобразующий подход, который позволяет получать информацию в реальном времени/почти в реальном времени и поддерживает сложные инициативы ИИ.

Влияние графических процессоров: Массовое ускорение данных, науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта

Переход от традиционной обработки на базе ЦП к ускорению на базе ГП знаменует собой поворотный момент в аналитике данных. Несмотря на последовательные возможности ЦП, они все больше не соответствуют сегодняшним требованиям, связанным с данными. Традиционная экосистема, разработанная более 40 лет назад, с трудом справляется с масштабом и сложностью современных наборов данных. Это часто вынуждает организации полагаться на большие команды инженеров, развертывать множество разрозненных инструментов обработки данных или нести непомерные облачные затраты для объединения решений. Эти подходы не только ресурсоемки, но и неустойчивы в долгосрочной перспективе.

Графические процессоры с присущими им возможностями параллельной обработки представляют собой убедительную альтернативу, эффективно справляясь с высокими вычислительными требованиями современных приложений аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако для раскрытия истинного потенциала графических процессоров требуется не только оборудование; для этого требуются передовые решения по обработке данных, которые могут легко интегрироваться в существующие архитектуры данных. Инновации, разработанные для обработки данных на основе графических процессоров, предлагают оптимизированный и эффективный подход к обработке данных, который снижает зависимость от нескольких инструментов и групп. Этот сдвиг — не просто улучшение, а необходимая эволюция для эффективного и устойчивого решения задач современного ландшафта данных. Внедряя ускорение графических процессоров с такими инновациями, организации могут достичь этих целей с меньшими группами, меньшей инфраструктурой и значительно более низкими счетами за облачные вычисления.

Роль инновационных решений по обработке данных в ускорении графических процессоров

Решения для расширенной обработки данных, например, SQream, находятся на переднем крае этой трансформации, используя графические процессоры не только для рендеринга, но и для выполнения SQL и обработки больших объемов данных. Этот инновационный подход позволяет организациям использовать массивный параллелизм и вычислительную мощность графических процессоров, одновременно органично интегрируясь с существующими системами на базе ЦП. Преимущества этого подхода с ускорением на основе ГП очевидны:

Более быстрое время для понимания: Решения на базе GPU радикально сокращают время, необходимое для обработки и анализа данных. Например, крупный региональный банк интегрировал ускорение GPU в свою BI-отчетность, сократив время, необходимое для отчетов Microsoft Power BI, с 98 минут до всего лишь 11 минут — экономия времени более 88%. Это радикальное сокращение задержки позволяет организациям получать информацию гораздо быстрее, способствуя более быстрому и обоснованному принятию решений.

Более глубокий анализ: Благодаря возможности обрабатывать большие наборы данных и выполнять более сложный анализ, передовые инструменты обработки данных позволяют организациям проводить более комплексные исследования данных. Ярким примером является крупная глобальная компания по производству полупроводников, которая обнаружила, что сложные запросы, которые ранее занимали две недели и часто не выполнялись в их среде на базе ЦП, были выполнены всего за 30 минут после перехода на решение с ускорением на ГП. Этот прорыв не только открыл новые возможности, но и позволил команде с новой уверенностью решать ранее сложные аналитические задачи.

Повышение производительности: Эффективность, полученная от ускорения GPU, приводит к повышению производительности как для производства, так и для разработки. Например, один из мировых производителей сократил время подготовки данных более чем на 90%, что позволило расширить свою команду по науке о данных с 80 до более чем 300 человек. Этот значительный рост производительности устранил невыполненные задания и значительно повысил выход продукции на заводе. Кроме того, передовые решения позволяют предприятиям демократизировать доступ к данным с помощью значительно меньших ресурсов и оборудования для проектирования данных. Обеспечивая широкий доступ к данным, организации могут значительно повысить производительность своих работников умственного труда, способствуя более информированной и гибкой рабочей силе.

Эффективность затрат: Графические процессоры в сочетании с передовыми инструментами обработки данных предлагают экономически эффективное решение, обеспечивая более высокую производительность на доллар по сравнению с традиционными системами на базе ЦП. Например, ведущая финансовая компания стремилась снизить свои затраты на Snowflake и наблюдала впечатляющую экономию в 80% на сложных рабочих нагрузках за счет использования ускорения графического процессора. Такая эффективность помогает организациям эффективнее управлять своими расходами на оборудование и облачные вычисления.

Ускорение GPU не только снижает расходы на облачные вычисления, но и обеспечивает значительную ценность для предприятий с собственными центрами обработки данных. Ведущий производитель сравнил традиционные системы с решениями с ускорением GPU и обнаружил, что они могут достичь своих целей, используя всего одну десятую от оборудования, необходимого для стратегии на основе CPU, используя всего 25 серверов вместо 250. Это резкое сокращение потребностей в оборудовании приводит к снижению затрат на инфраструктуру и повышению эксплуатационной эффективности. Кроме того, уменьшение занимаемой площади оборудования снижает потребление электроэнергии, генерирует меньше тепла и поддерживает более экологичные операции, что соответствует целям устойчивого развития и дополнительно повышает общую ценность ускорения GPU.

Основные преимущества ускорения GPU с помощью современных инструментов обработки данных

Интегрируя графические процессоры в существующие стратегии обработки данных, организации могут добиться значительного ускорения для больших или сложных рабочих нагрузок или конвейеров данных. В то время как центральные процессоры хорошо подходят для обработки многих типичных задач обработки данных, графические процессоры преуспевают в сценариях, где преобладают высокие вычислительные требования и масштабные проблемы с данными. Это целевое применение ускорения графических процессоров преобразует скорость и эффективность обработки этих интенсивных рабочих нагрузок, открывая новые уровни производительности, ценности и понимания.

Массивный параллелизм: Графические процессоры, такие как L40 от NVIDIA с более чем 18 000 ядер на графический процессор, разработаны для массового параллелизма, значительно превосходящего количество ядер высокопроизводительных центральных процессоров, которые обычно варьируются от 16 до 64 ядер. Такое огромное количество ядер позволяет графическим процессорам решать сложные задачи с беспрецедентной скоростью. Каждое ядро ​​может обрабатывать сегмент запроса одновременно, автоматически разбивая запросы на более мелкие части для параллельной обработки. Еще более впечатляюще то, что графические процессоры могут обрабатывать десятки тысяч, если не сотни тысяч запросов одновременно. Эта возможность особенно полезна для таких операций, как объединения, агрегации и сортировка. Например, во время операции объединения больших таблиц рабочая нагрузка распределяется по тысячам ядер, что значительно ускоряет время выполнения и позволяет достигать результатов гораздо эффективнее, чем традиционные системы на базе центрального процессора, как с точки зрения скорости, так и с точки зрения экономической эффективности.

Масштабируемость и гибкость: Масштабирование с помощью усовершенствованных инструментов с ускорением на GPU обеспечивает настоящую линейную масштабируемость, что является существенным преимуществом по сравнению с традиционными средами ЦП, где производительность часто снижается по мере масштабирования систем. В отличие от устаревших систем, которым требуется обширная координация метаданных для управления хранением и разделением данных или перебалансировка данных для обработки больших перемещений данных по сети или даже узких мест в проектировании данных, инструменты с ускорением на GPU эффективно используют GPU для устранения этих недостатков. Это приводит к бесшовному и эффективному масштабированию. Параллельная вычислительная мощность GPU гарантирует, что производительность запросов остается неизменно высокой, даже при росте объемов данных. Эта способность линейно масштабироваться без ухудшения пропускной способности имеет решающее значение для организаций, работающих с большими данными, позволяя им поддерживать оптимальную эффективность обработки данных.

Высокая пропускная способность данных: Using advanced data processing tools, GPUs can process data up to 30 times faster than CPUs, dramatically reducing bottlenecks and enhancing overall performance. This high-speed throughput is crucial for managing large datasets or frequently changing data, as it enables rapid data movement through the pipeline and accelerates query results, even for the most data-intensive operations.

Хотя некоторые могут предположить, что они могут достичь аналогичных результатов, просто масштабируя вычислительные ресурсы в облаке, этот подход часто не оправдывает ожиданий из-за присущих ему ограничений. Одним из примеров является то, что скорость передачи данных по сети не может быть улучшена только за счет параллелизма. Вместо этого сокращение времени передачи данных требует другого подхода. Расширенные инструменты обработки данных решают эту проблему, используя графические процессоры для сжатия данных до 100 раз быстрее, чем традиционные методы, обеспечивая поразительное ускорение.

Более того, эти инструменты легко интегрируются с существующими конвейерами данных, предлагая существенное повышение производительности без необходимости полной перестройки системы. Эта возможность особенно ценна при модернизации устаревших систем, поскольку традиционные усилия по модернизации часто подразумевают дорогостоящие и трудоемкие переписывания. Дополняя, а не нарушая текущие системы, передовые решения позволяют организациям модернизировать свою инфраструктуру данных с минимальными усилиями и затратами, избегая сложностей и расходов, обычно связанных с масштабной перестройкой системы.

Эффективная обработка данных и динамическая обработка данных: Графические процессоры специально разработаны для параллельных математических операций, возможности, которую передовые инструменты используют для одновременной обработки больших объемов данных. Обрабатывая такие операции, как фильтрация, агрегация, сортировка и объединения параллельно, графические процессоры значительно повышают скорость и эффективность выполнения запросов. Такой подход резко контрастирует с традиционными системами на базе ЦП, которые полагаются на менее эффективные последовательные алгоритмы обработки. Результатом является существенное улучшение производительности, что позволяет быстрее и эффективнее обрабатывать данные для сложных запросов и больших наборов данных. Примечательно, что эти преимущества в эффективности достигаются без необходимости привлечения обширных групп инженеров по работе с данными или дополнительного оборудования, что делает передовые инструменты с ускорением на базе ГП экономически эффективным решением для современных задач обработки данных.

Параллельная архитектура графических процессоров также поддерживает обновления в реальном времени и обработку часто меняющихся данных. Эта возможность имеет решающее значение для аналитики в реальном времени и приложений, требующих немедленного понимания, поскольку она гарантирует, что самые последние данные всегда доступны для анализа.

Традиционные системы на базе ЦП часто сталкиваются с динамической природой данных в реальном времени, что приводит к задержкам и упущенным возможностям. Используя графические процессоры для этих задач, организации могут гарантировать, что их данные остаются актуальными и применимыми, что облегчает своевременное принятие решений и оперативную работу.

Ускорение операций машинного обучения: Передовые решения, использующие графические процессоры, революционизируют операции машинного обучения, значительно повышая как индивидуальную, так и командную производительность, особенно в средах с интенсивным использованием данных. Возможность быстрой обработки огромных объемов данных ускоряет разработку, обучение и развертывание моделей, позволяя специалистам по данным работать более эффективно и выполнять итерации быстрее.

Ускоренные конвейеры данных: В средах, работающих с обширными данными, инструменты на базе GPU могут сократить время подготовки данных до 90%. Это сокращение позволяет специалистам по работе с данными работать на 500% эффективнее, выполняя задачи, традиционно выполняемые инженерами по работе с данными, и устраняя узкие места. Результатом является более гибкая, эффективная и отзывчивая операция по работе с данными, которая обеспечивает более быструю и эффективную разработку и развертывание моделей.

Улучшенное командное сотрудничество: Расширенные решения облегчают совместную работу большой команды, позволяя повторно использовать продукты данных. Для новых проектов специалисты по данным могут использовать существующую работу, покрывая 50–60 % своих потребностей, что особенно полезно при работе с большими наборами данных. Каждый новый член команды повышает общую эффективность, не добавляя узких мест в проектировании данных, что приводит к экспоненциальному росту производительности.

Обеспечивая самодостаточность и способствуя синергии в средах с большим объемом данных, инструменты на базе графических процессоров ускоряют разработку машинного обучения с помощью небольших команд, сокращают потребности в инфраструктуре и значительно снижают затраты на облачные вычисления, что делает их незаменимыми для современных операций в области науки о данных.

Раскрытие новых возможностей с помощью ускорения GPU: Интеграция ускорения GPU представляет собой революционный сдвиг в обработке и аналитике данных. Передовые решения используют мощь GPU для обеспечения непревзойденной производительности, позволяя компаниям обрабатывать и анализировать большие наборы данных с беспрецедентной скоростью и эффективностью. Используя массовый параллелизм, высокую пропускную способность памяти и бесшовную масштабируемость GPU, организации могут преодолеть ограничения традиционных систем на базе CPU и открыть новые уровни понимания и производительности.

Поскольку объемы данных продолжают расти, а требования к искусственному интеллекту и машинному обучению ужесточаются, ускорение на базе графических процессоров становится важнейшим фактором, обеспечивающим гибкие, эффективные и экономичные операции с данными.

Заключение

Стремительный рост объемов данных и растущие требования ИИ и машинного обучения создали критическую потребность в более эффективных и масштабируемых решениях по обработке данных. В то время как традиционные системы на базе ЦП с трудом поспевают за ними, ускорение на базе ГП выделяется как преобразующая технология, способная решать самые сложные задачи обработки данных.

Передовые решения используют возможности графических процессоров для обеспечения беспрецедентной скорости, эффективности и экономичности обработки данных.

Интегрируя графические процессоры с передовыми инструментами обработки данных, организации могут добиться значительного улучшения производительности в нескольких ключевых областях: более быстрое время понимания, более глубокий и сложный анализ и значительное повышение производительности для специалистов по данным и аналитиков. Кроме того, этот подход обеспечивает существенную экономию средств за счет снижения необходимости в обширных инвестициях в оборудование и снижения затрат на облачные вычисления.

Возможность бесшовной интеграции ускорения GPU в существующие конвейеры данных — без необходимости капитального ремонта системы — еще больше повышает ценность этих решений. Эта возможность не только ускоряет обработку и обработку данных, но и обеспечивает плавный переход, который максимизирует окупаемость инвестиций. Поскольку организации продолжают ориентироваться в сложностях больших данных и ИИ, использование ускорения GPU представляет собой мощную возможность оставаться впереди. Использование этой технологии позволяет организациям оптимизировать свои операции с данными, достигать большей эффективности и добиваться стратегического успеха, эффективно управляя затратами.