读者QQ群②:190771709,投稿请发dashuju36@qq.com
我要投稿

大数据3.0时代会由GPU加速引领吗?

1

作者:星环科技

本文由 星环科技 授权发布,版权所有归作者,转载请联系作者!

虽然国内还有很多人在炒作大数据的概念,但是在美国,大数据(big data)已经是out-of-fashion了。这几天在纽约听到的最多的词汇就是Deep Learning,热度一如几年前的Big data。昨天晚上Wikibon组织了一场主题为:The Future:Ai-Driven Analytics, An Evening Of Deep Learning的交流活动。大数据的发展迅猛,也促进了IT基础设施的发展,特别是底层的计算单元。”如果你在期待超高速CPU的出现,还不如期待GPU的迅猛发展。”

1

昨天晚上交流会上,SQream Technologies的顾问Scott Wiener认为“市场上对GPU的能力还没有充分的认识,GPU应该无处不在”。他向在座的各位解释了GPU是如何改变行业玩法。纽约大学计算机系教授Claudio Silva介绍了如何利用大数据和深度学习计算做城市数据的分析。他举了一个例子:他们收集纽约市街道上的噪音并进行分析,利用深度学习可以实时分辨出枪声、人声、出租车等声音。同时他强调,不应该把GPU当做快速的CPU来用,而是应该像用GPU的方法来用GPU,你可以看到有6倍的性能提升。

GPU的速度之快已经不是新闻。早在2013年哈佛学生Todd Mostak就已经开发出基于GPU的极高速并行数据库MapD,并声称速度比Hadoop集群快很多。

1

Mostak一开始只是想通过分析Twiiter上的信息研究“阿拉伯之春”中埃及政变,来完成一门中东课程。结果从此一发不可自拔。为了让分析的速度加快,他设计了一款新的数据库——MapD。他利用GPU替换CPU的系统,得到了70倍性能提升。下面这幅图就是当年的作业成果….

1

MapD今年3月份获得了Google1000万美金的投资,他们声称的其性能是内存数据的50倍,是Hadoop的250倍。

昨天的Strata大会上,MapD也来展示他们的最新成果啦。

1 1

看图片不过瘾,来一段MapD现场介绍的视频吧>>>MapD视频

MapD还给出了Benchmark数据,如下图所示。其中DB1是MemSQL,DB2是HANA,Hadoop OLAP是Impala.

分布

从图上来看,作为GPU-based数据库,MapD的性能real强劲!!(大拇指.jpg)

这次的纽约Strata大会跟去年规模差不多,吸引了5500人参加。大家很早的就来到会场占座位了。

1

热门的话题如我们开头所述:Deep Learning, GPU accelerated……Deep Learning大家都熟。GPU accelerated除了像上面提到的MapD这样的公司,还有很多,比如Kinetica, 比如Sqream,比如你们都知道的IBM……

1 1

1

其他的展位就不一一介绍了总之,这次BigdataNYC2016会议和Strata+Hadoop大会中展(炫)示(耀)GPU accelerated技术有多牛、可以提升XXX倍数据库性能的公司不少。

小编想问:GPU-Based数据库如此高能,GPU accelerated会引领大数据3.0时代吗?

End.

转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » 大数据3.0时代会由GPU加速引领吗?

36大数据   除非特别注明,本站所有文章均不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。请遵守理性,宽容,换位思考的原则。

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址