中國北京，近日，數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的佼佼者NeuroBlade宣布了一項重大進(jìn)展，其與亞馬遜云科技（AWS）最新推出的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例成功實現(xiàn)集成。這一實例融合了AMD FPGA與EPYC CPU技術(shù)，通過與NeuroBlade的創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)相結(jié)合，為云原生數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載帶來了顯著的性能與效率提升。
隨著數(shù)據(jù)向云端遷移的趨勢日益明顯，EC2 F2實例上部署的NeuroBlade加速技術(shù)提供了一種前沿的云端解決方案。在當(dāng)前AI與機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）盛行的時代，企業(yè)普遍在云環(huán)境中管理數(shù)據(jù)，因此，提供針對數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的實例顯得尤為重要。高效處理海量數(shù)據(jù)已成為企業(yè)競爭力的關(guān)鍵因素之一。
NeuroBlade的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)不僅可以在AWS上通過新發(fā)布的EC2 F2實例使用，還能夠作為標(biāo)準(zhǔn)PCIe卡無縫集成到現(xiàn)有的本地服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施中。這種靈活性使得客戶能夠?qū)euroBlade的先進(jìn)加速技術(shù)融入他們的數(shù)據(jù)平臺，從而更接近數(shù)據(jù)源進(jìn)行測試與部署，進(jìn)而實現(xiàn)更快的決策、更優(yōu)的結(jié)果以及更強(qiáng)的可擴(kuò)展性。
NeuroBlade的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Elad Sity表示：“NeuroBlade分析加速技術(shù)與Amazon EC2 F2實例的集成標(biāo)志著數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一次重大轉(zhuǎn)變。借助AMD FPGA與EPYC CPU的強(qiáng)大性能，我們幫助企業(yè)突破了傳統(tǒng)CPU系統(tǒng)的局限，實現(xiàn)了更快的查詢速度、更高的吞吐量以及更低的總擁有成本（TCO）。這次合作將徹底改變企業(yè)處理云原生分析的方式，為數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載帶來卓越的性能與可擴(kuò)展性?！?/p>
通過Amazon EC2 F2實例，NeuroBlade的加速技術(shù)能夠幫助客戶迅速評估其優(yōu)勢，包括加快查詢處理速度、降低TCO，以及通過更高效的數(shù)據(jù)分析處理能力提升服務(wù)質(zhì)量。NeuroBlade的解決方案與主流的開源查詢引擎如Presto和Apache Spark實現(xiàn)了無縫集成，提供了市場領(lǐng)先的查詢吞吐效率（QpH/$），使客戶在數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載中獲得了卓越的性能和可擴(kuò)展性。
NeuroBlade還提供了其加速技術(shù)與Prestissimo（Presto + Velox）和Apache Spark的參考集成。這些設(shè)置允許客戶運(yùn)行TPC-H和TPC-DS等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試，或使用自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試。這些測試有助于在同一云基礎(chǔ)設(shè)施上對加速和非加速實現(xiàn)進(jìn)行比較，清晰地展示了與CPU上最先進(jìn)的本機(jī)矢量化處理相比，NeuroBlade加速技術(shù)在性能提升和成本效率方面的顯著優(yōu)勢。
NeuroBlade正通過提供尖端的加速技術(shù)，徹底改變數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，幫助企業(yè)實現(xiàn)更快的查詢處理、更高效的擴(kuò)展，并取得突破性成果。通過不斷創(chuàng)新，NeuroBlade與開源查詢引擎和云平臺實現(xiàn)了無縫集成，幫助客戶重新定義數(shù)據(jù)分析的可能性。
在當(dāng)前的數(shù)字化時代，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析的需求日益增長。NeuroBlade與AWS的這一合作，無疑為企業(yè)提供了一個強(qiáng)大的工具，使他們能夠更好地應(yīng)對數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，NeuroBlade將繼續(xù)致力于推動數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展，為客戶提供更加高效、智能和可擴(kuò)展的解決方案。
