用于数据分析的英特尔® FPGA

英特尔一直在采用开放标准构建模块的软件定义基础设施之上,开发大数据分析框架和库。从开放的企业级软件平台到分析构建模块、运行时优化、工具、基准性能测试和用例,英特尔® 软件可让大数据和分析更快速、更轻松、更有洞察力。示例包括 Apache Hadoop* 和 Spark* 优化框架、英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)和 BigDL:Apache Spark* 上的分布式深度学习,后者运行于适用于深度神经网络的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL-DNN)之上。

这些英特尔框架和库正在与英特尔® FPGA 加速选项进行集成。客户可以运行未经修改的应用,这些应用可在英特尔® 至强®、英特尔® FPGA 或其他英特尔平台上运行。此外,英特尔还提供具有端到端编排、虚拟化和安全性的 FPGA 加速框架。英特尔正在与合作伙伴生态系统联手提供具备多功能单英特尔® FPGA 的非结构化、NoSQL 和关系型数据存储加速,可加速数据流、网络、数据访问和算法。

概述

关系数据库

传统关系数据库可以通过网络、数据流和数据访问的内联加速和协议卸载,从显著加速中获益。内联加速器包括压缩、过滤和加密。FPGA 还可以用于内存访问任务,如高速缓存管理或内存映射访问。索引/查找和过滤的运行速度很快,因为 FPGA 非常适合与其灵活的数据路径进行散列和模式匹配。一个重要要求是客户的 SQL 应用和数据库方案无需修改即可运行。

Hadoop/Spark

英特尔正在利用一种通过集成到英特尔框架来完全隐藏 FPGA 的方法,为 Hadoop/Spark reduce 或 “shuffle”阶段提供更好的压缩率。您还可以通过以下三种方式实现 Spark 加速:Ingest/Kafka、BigDL 和机器学习 MLlib。

NoSQL

NoSQL 数据库提供了一种存储和检索数据的机制,其数据建模方式不同于关系数据库中所用的表格关系。NoSQL 数据库越来越多地用于大数据和实时 Web 应用。这种方法的优势包括:设计简单,更轻松地“横向”扩展到机器集群(这是关系数据库的一个问题),以及更好地控制可用性。

合作伙伴解决方案

Bigstream

随着大数据或机器学习计划从带有小数据集和小服务器集群的研究项目变为业务不可或缺的一部分,数据科学家利用的数据源越来越多。针对这种增长、横向扩展或纵向扩展,目前的扩展解决方案可能需要高昂的成本,且在达到一定规模后就会出现收益递减。数据分析行业已转向硬件加速器,如英特尔® 可编程加速卡(英特尔® PAC)和加速堆栈,以应对这种企业和云实施挑战。数据科学家可以在预先认证的服务器中充分利用 PAC 卡的加速功能,而无需了解 FPGA 设计的复杂性。Bigstream 的超加速技术可自动加速大数据平台分析(如 Spark SQL),因此用户无需更改应用中的任何代码即可获得高达一个数量级的性能提升。

Bigstream 的软件解决方案与英特尔 FPGA 技术的结合可显著提高计算能力,实现比传统方法更快的大数据分析速度和更低的总体拥有成本。

Swarm64*

IT 对数据的需求正持续增长,从提供高可用性和管理存储,到实施近乎实时的分析。关系数据库和 SQL 仍然是企业级数据分析的支柱。Swarm64* 为 PostgresSQL* 提供了一个创新加载项,适用于最常见的数据库和存储应用。它使 IT 部门能够轻松处理大量高速数据,并帮助消除引入新 IT 系统所潜藏的风险和成本。最重要的是,Swarm64SDA* 专为显著提升要求严苛的工作负载的数据处理和分析速度而设计。Swarm64SDA* 支持英特尔® 可编程加速卡(英特尔® PAC)和预认证 OEM 服务器中的相关加速堆栈,可提供行业领先的分析性能。

Swarm64* 解决方案支持 CPU 和英特尔® FPGA 之间的无缝配合,可解决通过网络或在典型云基础设施中访问存储的延迟增加和带宽限制问题。该解决方案可将存储与计算分离,从而实现资源的灵活运用和出色的性价比。

解决方案简介

Bigstream

了解 Bigstream 软件解决方案与英特尔 FPGA 技术的结合如何显著提高计算能力,实现比传统方法更快的大数据分析速度和更低的总体拥有成本。

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Swarm64*

了解有关 Swarm64* 如何利用英特尔® FPGA 加速大型、近乎实时的工作负载的数据处理和分析。

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视频

Bigstream

Bigstream 的 spark 超加速。

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Swarm64*

采用英特尔® Arria® 10 FPGA 的 Swarm64* 解决方案

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