{"id":36843,"date":"2019-10-31T22:14:11","date_gmt":"2019-10-31T19:14:11","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:14:11","modified_gmt":"2019-10-31T19:14:11","slug":"otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","title":{"rendered":"Der Code des SQL-Engines BlazingSQL, der GPU zur Beschleunigung nutzt, ist ver\u00f6ffentlicht worden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bekannt gegeben<\/a><\/noindex> \u00fcber die Ver\u00f6ffentlichung des Quelltexts des SQL-Engines BlazingSQL<\/a><\/noindex>, das GPU zur Beschleunigung der Datenverarbeitung nutzt. BlazingSQL ist keine vollst\u00e4ndige Datenbank, sondern positioniert sich als Engine f\u00fcr die Analyse und Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze, vergleichbar mit Apache Spark<\/a><\/noindex>. Der Code ist in Python geschrieben und offen<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0 Lizenz. <\/p>\n

BlazingSQL eignet sich zur Ausf\u00fchrung einzelner analytischer Abfragen \u00fcber gro\u00dfe Datens\u00e4tze (Dutzende Gigabyte), die in tabellarischen Formaten gespeichert sind (z. B. Protokolle, NetFlow-Statistiken usw.). BlazingSQL kann Abfragen aus Rohdateien in den Formaten CSV und Apache Parquet ausf\u00fchren, die in Netzwerk- und Cloud-Dateisystemen wie HDFS und AWS S3 abgelegt sind, und \u00fcbertr\u00e4gt die Ergebnisse direkt in den GPU-Speicher. Dank der Parallelisierung von Operationen in der GPU und der Nutzung von schnellerem Videospeicher erfolgt die Ausf\u00fchrung von Abfragen in BlazingSQL bis zu 20 Mal<\/a><\/noindex> schneller als in Apache Spark.<\/p>\n

\"Der<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

F\u00fcr die Arbeit mit GPUs wird ein von NVIDIA unterst\u00fctztes Set open-source<\/a><\/noindex> von Bibliotheken RAPIDS<\/a><\/noindex>, das die Erstellung von Anwendungen zur Datenverarbeitung und Analyse erm\u00f6glicht, die vollst\u00e4ndig auf der GPU-Seite ausgef\u00fchrt werden (es wird eine Python-Schnittstelle<\/a><\/noindex> zur Verwendung von Low-Level-CUDA-Primitiven und zur Parallelisierung von Berechnungen bereitgestellt). <\/p>\n

BlazingSQL erm\u00f6glicht die Verwendung von SQL anstelle der Datenverarbeitungs-API cuUDF<\/a><\/noindex> (basierend auf Apache Arrow<\/a><\/noindex>), die in RAPIDS verwendet wird. BlazingSQL ist eine zus\u00e4tzliche Schicht, die \u00fcber cuDF arbeitet und zur Datenlesung von der Festplatte die Bibliothek cuIO nutzt. SQL-Abfragen werden in Aufrufe der Funktionen cuUDF \u00fcbersetzt, die es erm\u00f6glichen, Daten in die GPU zu laden und darauf Merging-, Aggregations- und Filteroperationen auszuf\u00fchren. Die Unterst\u00fctzung von verteilten Konfigurationen, die Tausende von GPUs abdecken, ist gegeben. <\/p>\n

BlazingSQL vereinfacht die Arbeit mit Daten erheblich \u2013 anstelle von hunderten Aufrufen von cuDF-Funktionen kann man mit einer einzigen SQL-Abfrage auskommen. Der Einsatz von SQL erm\u00f6glicht die Integration von RAPIDS mit bestehenden Analysesystemen, ohne spezifische Handler schreiben zu m\u00fcssen und ohne zus\u00e4tzliche Daten in eine separate Datenbank zu laden, aber
\ngleichzeitig die volle Kompatibilit\u00e4t mit allen Komponenten von RAPIDS gew\u00e4hrleistet wird, indem die vorhandene Funktionalit\u00e4t in SQL \u00fcbersetzt wird und die Leistung auf dem Niveau von cuDF bereitgestellt wird. Auch die Unterst\u00fctzung zur Integration mit den Bibliotheken XGBoost<\/a><\/noindex> und cuML<\/a><\/noindex> f\u00fcr analytische und maschinelle Lernaufgaben wird gew\u00e4hrleistet. <\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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