MapD: מסד נתונים שעובד על GPUs

היום אנו חווים את התופעה של נתונים גדוליםאנו יכולים להשיג כמות עצומה של נתונים ממספר אינסופי של מקורות. כמות נתונים עצומה זו מביאה יתרונות רבים, אולם היא גם מביאה אתגרים רבים. הנפוץ שבהם: זמני תגובה במערך נתונים בכמות גדולה.

1

MapD נולד כדי להציע מהירויות גבוהות בתחום מאגרי המידע האנליטיים. נועד לעבד טריליוני רשומות בעניין של אלפיות השנייה ניצול כוח המחשוב שמציעה GPUs. נבנה בדיוק בכדי לנצל את מלוא יכולות החומרה והתוכנה הקיימות בכרטיסי גרפיקה, והוא מציע לאנליסטים ומדעני נתונים זמני תגובה של כ -3 סדרי גודל (x1000) מעל הטכנולוגיות ששימשו בעבר למטרות אלה. ניצול ההקבלה של GPUs (כ- 80000 ליבות ב- GPUs מודרניות) ורוחבי פס זיכרון גדולים (בסביבות 8Gbps) לביצוע חיפושי אלגברה ומסד נתונים לינארי, תוך שימוש ב- LLVM כדי לאסוף בזמן אמת כל התייעצות, בנוסף לשמירה על הנתונים המתועצים ביותר מטמון ה- GPUs (זיכרונות DDR5 מהירים).

עלינו לזכור שבעולם הביג דאטה לא משתמשים במאגרי מידע מסורתיים, המבוססים על כתיבה ושימור קבצים, מכיוון שאלה יגרמו לכמות מוגזמת של משימות קלט / פלט בדיסק הקשיח. לצורך ניתוח מיליארדי רשומות, ה מאגרי מידע בזיכרון, כמו Apache Spark. עם זאת, כדי להשיג את כמות הזיכרון הנדרשת ואת הביצועים הרצויים, יש צורך באשכול שרתים ואנחנו יודעים שזה כרוך בעלויות בחומרה, בכבלים ברשת ובמספר גדול יותר של טכנאים. לכן, MapD מציע יכולת להשיג ביצועים גבוהים עם פחות עלות ומורכבות, ומאפשר ליותר אנשים לקבל גישה לטכנולוגיות עם ביצועים גבוהים לניתוח נתונים.

3

הודות לתמיכת GPUs, MapD גם כן מציע סביבה להדמיית נתונים תוך ניצול יכולות הגרפיקה של GPUs. זה מאפשר יצירת גרפים אינטראקטיביים עם נפח נתונים גבוה, ומאפשר אינטראקציה עם המידע כמעט בזמן אמת (החלום הרטוב של כל מנתח נתונים). בנוסף לכלול כמה אלגוריתמי למידת מכונה (Machine Learning), לבצע ניתוח מתקדם באותה סביבה באמצעות GPUs.

2

אנו מזמינים אתכם לטייל דרך הדף הרשמי של MapD לסקור את כל אחד מתכונותיו ביתר פירוט. הם מציעים גם נייר שאותו תוכלו להוריד בחינם, המפרט את הטכנולוגיות והגישות שאיפשרו את MapD. אתה יכול אפילו ליהנות מכמה הדגמות מַפתִיעַ!
MapD נמצא כעת בגרסת בטא ו- זמין עבור לינוקס, אתה יכול לכתוב להם (יחד עם הצהרת הסבר) כדי להשתתף בה.


תגובה, השאר את שלך

השאירו את התגובה שלכם

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם. שדות חובה מסומנים *

*

*

  1. אחראי לנתונים: מיגל אנחל גטון
  2. מטרת הנתונים: בקרת ספאם, ניהול תגובות.
  3. לגיטימציה: הסכמתך
  4. מסירת הנתונים: הנתונים לא יועברו לצדדים שלישיים אלא בהתחייבות חוקית.
  5. אחסון נתונים: מסד נתונים המתארח על ידי Occentus Networks (EU)
  6. זכויות: בכל עת תוכל להגביל, לשחזר ולמחוק את המידע שלך.

  1.   ישו פראלס דיג'ו

    לעולם אל תאר לעצמך דברים מסוג זה, אם בהתחלה זה נראה לי מוזר לחשוב מחדש, הכל נועד לקידמה