회사 소식 스타버스트는 더 빠른 분산 데이터 분석을 위해 GPU를 지원합니다.

Starburst는 CPU 대신 GPU를 채택하여 AI 분석 쿼리 응답 속도를 3~4배 빠르게 달성했습니다.

이 회사는 오픈 소스 분산 SQL 엔진인 Trino를 개발 및 사용하여 이전에 쿼리 처리에 x86 CPU에 의존했던 다양한 데이터 소스를 쿼리하고 분석합니다. 이 소프트웨어는 스프레드시트, 데이터베이스, 클라우드 웨어하우스 및 레이크하우스 전반에 걸쳐 데이터 쿼리를 실행할 수 있습니다. 5월에 Dell은 AI Factory 제품 포트폴리오를 업데이트했습니다. 주요 업데이트 중 하나는 플랫폼에 Starburst 기반 데이터 분석 엔진이 포함되어 GPU 가속 SQL 분석을 제공하며, Nvidia Blackwell GPU에서 비 GPU 시스템보다 최대 6배 빠른 쿼리 성능을 제공하고 향후 Vera 하드웨어에 대한 지원이 계획되어 있습니다.

Starburst의 CEO인 Justin Borgman은 브리핑에서 Starburst 소프트웨어가 이제 Nvidia의 Vera CPU 및 Rubin GPU를 지원한다고 밝혔습니다. Databricks 및 Snowflake에 대한 Starburst의 시장 입지에 대해 질문받았을 때 Borgman은 다음과 같이 말했습니다. "이는 고전적인 협력 경쟁입니다. 우리는 고객 관점에서 협력하고 해당 플랫폼과 상호 운용하여 데이터를 쿼리합니다. Databricks, Snowflake, Teradata, IBM 및 Oracle을 실행하는 대형 은행이라면 Starburst는 이러한 모든 시스템을 보완합니다. 이는 고객이 기존 기술 투자를 보존할 수 있도록 유연성을 제공하는 우리의 핵심 전략입니다. 경쟁 측면에서 두 플랫폼 모두 단일 통합 데이터 소스로서의 역할을 목표로 합니다."

"우리는 특정 워크로드에 대해 경쟁하지만 우리의 아키텍처는 다릅니다. 대기업의 경우 우리는 그들이 따라올 수 없는 고유한 가치, 즉 데이터 연합 및 하이브리드 배포를 제공합니다. 우리는 온프레미스 운영을 지원하는 반면, 이 두 플랫폼은 클라우드에서만 실행됩니다."

그는 계속해서 "Nvidia 파트너십은 이제 CPU와 함께 GPU를 지원하기 때문에 매력적입니다. Nvidia는 올해 새로운 CPU를 출시했지만 GPU는 여전히 핵심 사업입니다. 기업은 기존 GPU, 유휴 용량을 포함하여 분석 워크로드를 실행하고 더 큰 유연성을 얻을 수 있습니다."

"우리는 연초에 이 작업을 시작했으며, 오픈 소스 NVIDIA CUDA-X 구조화된 데이터 처리 툴킷인 cuDF를 사용하여 구축한 첫 번째 버전을 출시했습니다. 최적화된 CUDA 기본 요소를 기반으로 구축된 cuDF는 GPU 병렬 처리 및 메모리 대역폭을 활용하여 데이터 처리 및 분석 파이프라인을 가속화합니다."

Borgman은 "CPU보다 약 3~4배 빠른 강력한 성능을 보고 있습니다. GPU는 비용이 더 많이 들기 때문에 비용-성능 계획에서 고려해야 합니다. 그러나 초기 사용 사례에 따르면 대형 은행은 항상 최대 활용도로 실행되지 않는 GPU를 구매했습니다. 이미 자본 지출을 했으며, 오프 시간 동안 배치 분석을 실행하면 GPU 활용도를 60%에서 90%까지 높일 수 있습니다."

그는 두 가지 운영 접근 방식을 설명했습니다. "오후 9시부터 자정까지와 같이 알려진 유휴 시간 동안 작업을 예약할 수 있습니다. 또한 예비 리소스가 사용 가능할 때 동적으로 작업을 예약하기 위해 실시간 GPU 활용도 모니터링을 지원합니다."

Nvidia는 이것이 총 잠재 시장을 확장하기 때문에 이익을 얻습니다.

이 이니셔티브를 촉발한 것에 대해 질문받았을 때 Borgman은 다음과 같이 말했습니다. "우연이 큰 역할을 했습니다. 연초에 Nvidia는 CPU 시장 진출을 기념하여 새로운 Vera CPU를 벤치마킹하기 위해 우리에게 연락했습니다. 우리의 테스트 결과 Starburst는 Intel 프로세서에 비해 Vera에서 훨씬 빠르게 실행되었습니다. Nvidia는 Jensen의 기조 연설에서 우리의 벤치마크 결과를 소개했으며, 이는 우리의 협력을 시작했습니다. 그런 다음 Nvidia는 GPU에서 Starburst를 활성화하기 위해 cuDF 프레임워크를 평가하도록 제안했습니다."

결과적인 성능 향상은 쿼리 복잡성에 따라 3배에서 7배까지 다양하며, 가장 크고 복잡한 쿼리는 7배의 속도 향상을 보입니다.

Borgman은 이것이 Databricks 및 Snowflake에 대한 Starburst의 포지셔닝을 변화시킨다고 믿습니다. "이것이 우리를 차별화합니다. Databricks와 Snowflake는 가격 모델에 컴퓨팅 비용을 포함시켜 이익 마진을 압박하는 클라우드 네이티브 서비스입니다. 우리는 고객이 자체 인프라에 배포할 수 있도록 합니다. 이러한 클라우드 공급업체는 Nvidia의 고가 하드웨어와 잘 맞지 않는 최저 비용 컴퓨팅을 지속적으로 찾아야 합니다. 우리는 이 분야에서 Nvidia와 협력하기에 적합한 유일한 엔터프라이즈 데이터 플랫폼이라고 생각합니다."

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