{"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\/it\/blog\/news\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","title":{"rendered":"Il codice del motore SQL BlazingSQL, che utilizza GPU per l'accelerazione, \u00e8 stato reso pubblico.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Annunciato<\/a><\/noindex> sull'apertura dei codici sorgenti del motore SQL BlazingSQL<\/a><\/noindex>, che utilizza la GPU per accelerare l'elaborazione dei dati. BlazingSQL non \u00e8 un sistema di gestione di database completo, ma si posiziona come un motore per l'analisi e l'elaborazione di grandi set di dati, comparabile per le sue funzioni a Apache Spark<\/a><\/noindex>. Il codice \u00e8 scritto in Python e \u00e8 open source<\/a><\/noindex> sotto licenza Apache 2.0. <\/p>\n

BlazingSQL \u00e8 adatto per eseguire singole query analitiche su grandi set di dati (decine di gigabyte), conservati in formati tabulari (ad esempio, log, statistiche NetFlow, ecc.). BlazingSQL pu\u00f2 eseguire query su file raw nei formati CSV e Apache Parquet, archiviati in sistemi di file di rete e cloud come HDSF e AWS S3, trasferendo direttamente il risultato nella memoria della GPU. Grazie alla parallelizzazione delle operazioni nella GPU e all'uso di memoria video pi\u00f9 veloce, l'esecuzione di query in BlazingSQL avviene fino a 20 volte<\/a><\/noindex> pi\u00f9 veloce rispetto ad Apache Spark.<\/p>\n

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

Per lavorare con la GPU viene utilizzato un insieme di open source<\/a><\/noindex> librerie RAPIDS<\/a><\/noindex>, che consente di creare applicazioni per l'elaborazione dati e l'analisi, eseguite interamente sul lato GPU (fornisce un interfaccia Python<\/a><\/noindex> per utilizzare primitive CUDA a basso livello e parallelizzare i calcoli). <\/p>\n

BlazingSQL offre la possibilit\u00e0 di utilizzare SQL anzich\u00e9 l'API di elaborazione dati cuUDF<\/a><\/noindex> (basato su Apache Arrow<\/a><\/noindex>), utilizzato in RAPIDS. BlazingSQL \u00e8 uno strato aggiuntivo che opera sopra cuDF e utilizza la libreria cuIO per leggere i dati dal disco. Le query SQL vengono tradotte in chiamate a funzioni cuUDF, che consentono di caricare dati nella GPU ed eseguire operazioni di unione, aggregazione e filtraggio su di essi. \u00c8 supportata la creazione di configurazioni distribuite che coprono migliaia di GPU. <\/p>\n

BlazingSQL semplifica notevolmente il lavoro con i dati \u2014 invece di centinaia di chiamate a funzioni cuDF, \u00e8 possibile utilizzare una sola query SQL. L'uso di SQL consente di garantire l'integrazione di RAPIDS con i sistemi di analisi esistenti, senza la necessit\u00e0 di scrivere gestori specifici e senza dover caricare i dati in un database aggiuntivo.
\nla piena compatibilit\u00e0 con tutte le parti di RAPIDS, traducendo in SQL le funzionalit\u00e0 esistenti e assicurando prestazioni a livello di cuDF. Supporta anche l'integrazione con le librerie XGBoost<\/a><\/noindex> e cuML<\/a><\/noindex> per affrontare compiti di analisi e apprendimento automatico. <\/p>\n

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

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

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