開(kāi)源社區(qū)通過(guò)對(duì)NVIDIA GPU的原生支持加速Spark 3.0；

實(shí)現(xiàn)數(shù)百TB數(shù)據(jù)的飛速ETL和SQL處理；

Adobe在Databricks上使用Spark 3.0將模型訓(xùn)練速度提高7倍

加利福尼亞州圣克拉拉市 - GTC 2020大會(huì) - 2020年5月14日 – NVIDIA于今日宣布其正在與開(kāi)源社區(qū)合作，為Apache Spark 3.0帶來(lái)端到端的GPU加速。Apache Spark 3.0是一個(gè)熱門(mén)的分析引擎，被全球范圍內(nèi)超過(guò)50萬(wàn)名數(shù)據(jù)科學(xué)家用于大數(shù)據(jù)處理。

隨著Spark 3.0預(yù)計(jì)將于春季晚些時(shí)候發(fā)布，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師將首次能夠把革命性的GPU加速應(yīng)用于普遍使用SQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作進(jìn)行的ETL（提取、轉(zhuǎn)換和加載）數(shù)據(jù)處理工作負(fù)載中。

此外，他們還將首次能夠在同一Spark集群上處理AI模型訓(xùn)練任務(wù)，而無(wú)需將工作負(fù)載作為單獨(dú)流程在單獨(dú)的基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行。這樣就可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的處理流程進(jìn)行高性能數(shù)據(jù)分析，對(duì)從數(shù)據(jù)湖到模型訓(xùn)練所涉及的數(shù)十、乃至數(shù)千TB的數(shù)據(jù)進(jìn)行加速，而且無(wú)需對(duì)已被應(yīng)用于本地和云端Spark應(yīng)用程序的現(xiàn)有代碼進(jìn)行修改。

NVIDIA企業(yè)計(jì)算主管Manuvir Das表示：“數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今企業(yè)和研究者所面臨最大的高性能計(jì)算挑戰(zhàn)。從ETL到訓(xùn)練再到推理，整個(gè)Spark 3.0 方案的原生GPU加速為用戶提供了最終將大數(shù)據(jù)潛力與AI性能相連所需的性能和規(guī)模?！?/p>

作為NVIDIA的戰(zhàn)略AI合作伙伴，Adobe是最早在Databricks上運(yùn)行Spark 3.0預(yù)覽版的公司之一。Adobe已在Adobe Experience Cloud中使用GPU加速數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，并為各項(xiàng)推進(jìn)數(shù)字化業(yè)務(wù)進(jìn)程的功能提供支持。在初步測(cè)試中其已將性能提高了7倍，并節(jié)省了90％的成本。

性能提升后的Spark 3.0讓科學(xué)家能夠訓(xùn)練包含有更大數(shù)據(jù)集的模型，并增加反復(fù)訓(xùn)練模型的頻率，從而提高模型的精度。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)科學(xué)家每天可以處理數(shù)TB的新數(shù)據(jù)，這對(duì)于需要為在線推薦系統(tǒng)提供支持或分析新研究數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們而言至關(guān)重要。此外，處理速度的加快，減少了交付結(jié)果所需的硬件資源，從而節(jié)省了大量成本。

Adob機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)總監(jiān)William Yan表示：“相比于在CPU上運(yùn)行Spark，NVIDIA加速的Spark 3.0性能速度得到了大幅提高。伴隨著GPU性能的飛躍性提升，也將為我們?nèi)譇dobe Experience Cloud應(yīng)用中AI功能的提升帶來(lái)新的可能性?！?/p>

Databricks和NVIDIA為Spark提速

Apache Spark最初是由Databricks的創(chuàng)始人創(chuàng)建。Databricks的云端統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺(tái)每天在一百多萬(wàn)臺(tái)虛擬機(jī)上運(yùn)行。NVIDIA與Databricks已開(kāi)展合作，使用專(zhuān)為Databricks開(kāi)發(fā)的RAPIDSTM軟件套件優(yōu)化Spark，將GPU加速應(yīng)用于在Databricks上運(yùn)行的醫(yī)療、金融、零售等眾多行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載中。

Apache Spark最初的創(chuàng)建者兼Databricks首席技術(shù)員Matei Zaharia表示：“我們與NVIDIA開(kāi)展了長(zhǎng)期合作，用專(zhuān)為Apache Spark 3.0和Databricks開(kāi)發(fā)的RAPIDS相關(guān)優(yōu)化來(lái)提高性能，使得像Adobe這樣的我們兩家公司共同的客戶能夠得以受益。我們所作出的這些努力加快了數(shù)據(jù)處理流程、模型訓(xùn)練和評(píng)分的速度，直接為我們的數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)帶來(lái)更多的突破和洞見(jiàn)?！?/p>

NVIDIA GPU加速Spark中的ETL和數(shù)據(jù)傳輸

NVIDIA正在提供一種用于Apache Spark的全新開(kāi)源RAPIDS加速器，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家提高其數(shù)據(jù)流程的端到端性能。該加速器能夠?qū)⒅靶枰贑PU上運(yùn)行的功能，轉(zhuǎn)到GPU上運(yùn)行，以發(fā)揮GPU的性能：

·在無(wú)需更改任何代碼的情況下顯著提高Spark SQL和DataFrame的運(yùn)行性能，從而加速Spark中的ETL數(shù)據(jù)流程。

·無(wú)需獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)集群，即可在相同的基礎(chǔ)架構(gòu)上加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型訓(xùn)練。

·加速Spark分布式集群中各節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸性能。這些資源庫(kù)使用UCF Consortium 的開(kāi)源UCX（Unified Communication X）框架，并通過(guò)使數(shù)據(jù)直接在GPU內(nèi)存之間移動(dòng)來(lái)最大程度地減少延遲。

Apache Software Foundation 上現(xiàn)已提供Spark 3.0的預(yù)覽版。該產(chǎn)品預(yù)計(jì)將在未來(lái)幾個(gè)月內(nèi)全面上市。