Starburst מציגה את Starburst Torin, מנוע אנליטיקה ייעודי ל-GPU המבוסס עלNVIDIA cuDF

Starburst Torin מריץ SQL באופן מקורי על גבי מעבדי GPU של NVIDIA, ומספק ביצועי שאילתות מהירים עד פי 7 כדי להאיץ סוכני בינה מלאכותית ולאפשר לצוותי נתונים להריץ עומסי עבודה רבים יותר בלי להעביר נתונים או לשנות שאילתות SQL קיימות או יישומים.

בוסטון, 21 באוקטובר 2026, (BUSINESS WIRE):

חברת Starburst הודיעה היום על זמינות כללית מוגבלת של Starburst Torin, מנוע אנליטיקה המבוסס על Trino ונועד לפעול באופן מקורי על גבי GPU, עבור Starburst Enterprise. Torin, שנבנה על בסיס NVIDIA cuDF, מאיץ עומסי עבודה של SQL באמצעות הרצה מקורית על גבי GPU ומספק ביצועי שאילתות מהירים עד פי 7.¹ באמצעות השלמה למנוע ה-CPU הקיים של Starburst, Torin מעניק לארגונים את הגמישות להריץ עומסי עבודה על מעבדי CPU או GPU, בלי לשנות שאילתות SQL קיימות של Trino, יישומים או סוכנים.

סוכני בינה מלאכותית יוצרים סוג שונה של עומס על פלטפורמות נתונים. משימה אחת של סוכן עשויה להפעיל שרשרת של שאילתות התלויות זו בזו, שבה עיכוב בשאילתה אחת עלול להאט את כל תהליך העבודה. צווארי בקבוק אלה משפיעים גם על אנליטיקה אינטראקטיבית ומקשים על בחינת נתונים, הערכת תוצאות וקבלת החלטות בזמן אמת. ביצוע מהיר יותר של שאילתות מסייע לסוכנים להשלים עבודות אנליטיות מוקדם יותר, משפר את מהירות התגובה למשתמשים ומאפשר לצוותים להריץ עומסי עבודה רבים יותר על התשתית הזמינה.

במקביל, ארגונים משקיעים בתשתיות בינה מלאכותית של NVIDIA כדי להאיץ את עיבוד הנתונים בעידן הסוכנים האוטונומיים. Torin מרחיב את השימוש בהשקעות אלה גם לאנליטיקה באמצעות SQL, ללא צורך בפלטפורמת נתונים חדשה.

"מהירות חשובה בזכות האפשרויות שהיא פותחת, ולכן בנינו את Starburst Torin. סוכני בינה מלאכותית מריצים עשרות או מאות שאילתות כדי להשלים משימה אחת, ולכן שאילתות מהירות יותר פירושן שסוכנים משלימים יותר עבודה, צוותים מריצים עומסי עבודה רבים יותר והעסק מקבל תוצאות מוקדם יותר", אמר ג'סטין בורגמן, מייסד שותף ומנכ"ל Starburst.

בבדיקות הביצועים של Starburst, הריץ Torin שאילתות TPC-H במהירות גבוהה עד פי 7 על גבי מעבדי GPU מסוג NVIDIA Blackwell, כאשר השאילתה המהירה ביותר רצה במהירות גבוהה פי 11.4. בבדיקת ClickBench, מופע עם GPU מסוג NVIDIA L4 סיפק תפוקה הגבוהה פי 3.4 מזו של קו הבסיס המבוסס על CPU, בעלות חומרה שעתית דומה.¹

Torinהוא תוצאה של שיתוף פעולה הנדסי הדוק בין Starburst ל-NVIDIA. Starburst פיתחה את אופרטורי ה-SQL של Torin על בסיס NVIDIA cuDF, ומהנדסי NVIDIA תרמו את המומחיות שלהם ב-cuDF והנחיות לאופטימיזציה עבור מעבדי GPU מסוג NVIDIA Blackwell. התוצאות מביאות את יכולות המחשוב המואץ של NVIDIA לצוותי SQL שכבר משתמשים ב-Starburst. בצד ה-CPU, מנוע ה-CPU של Starburst Enterprise תומך גם במעבד NVIDIA Vera CPU, שהוכרז בכנס GTC במרץ. בבדיקת הביצועים TPC-H של Starburstבהיקף SF1000, הריץ Vera את השאילתות במהירות גבוהה פי 1.5 מזו של מעבד x86 מוביל, והשתמש בכ-33% פחות שניות CPU לכל שאילתה.²

"אנליטיקה וסוכני בינה מלאכותית מגבירים את העומס על פלטפורמות נתונים, ועיבוד נתונים מואץ הוא הדרך שלהן להתמודד איתו. באמצעות בניית Starburst Torin על בסיס NVIDIA cuDF, Starburst מאפשרת ללקוחות להריץ את שאילתות ה-SQL הקיימות שלהם על גבי מעבדי GPU של NVIDIA, בלי להעביר נתונים, לבנות מחדש תהליכי עבודה או לשנות את בקרות הממשל והפיקוח על הנתונים", אמר טוס מוסטאק, מנהל בכיר לאנליטיקה ולמודיעין נתונים ב-NVIDIA.

שאילתות מהירות הן רק חלק ממה שסוכני בינה מלאכותית זקוקים לו. הם זקוקים גם להקשר שאפשר לסמוך עליו, ו-Starburst פועלת בשיתוף פעולה עם NVIDIA כדי לתת מענה לצורך זה. כדי לספק תובנות עסקיות אמינות בשפה טבעית ללקוחות מתחום השירותים הפיננסיים, הפועלים תחת רגולציה מחמירה, Starburst פועלת לשילוב מודלים פתוחים שלNVIDIA Nemotron Retrieverו-NVIDIA Kumo, כדי לכלול אותם ב-Starburst AIDA. שני המודלים הם חלק מקרןNVIDIA Agent Knowledge Foundationהחדשה, המספקת מודלים פתוחים וספריות מואצות במסגרת NVIDIA Agent Toolkit. כלים אלה מסייעים לסוכנים לאחזר הקשר רלוונטי, להפיק תשובות המבוססות על מידע מבוסס, לנתח תוצאות ולחזות אותן, וכן לייעל פעולות. שיתוף פעולה זה יסייע לשפר את חיזוי ההקשר המשמש לזיהוי הונאות, לניטור סיכוני אשראי ולתהליכי קליטת לקוחות במסגרת הליך הכרת הלקוח (KYC).

Starburst משתתפת בכנס GTC Berlin בדוכן 3072. ג'סטין בורגמן ישתתף בפאנל בנושא עיבוד נתונים מואץ לעומסי עבודה של בינה מלאכותית ביום חמישי, 22 באוקטובר, בשעה 16:00 לפי שעון מרכז אירופה (CEST).

אודותStarburst

Starburst מספקת יכולות מודיעין עסקי ארגוני בקנה מידה רחב, באמצעות מתן גישה מאובטחת ומפוקחת לכלל הנתונים של ארגונים, בכל מקום שבו הם מאוחסנים. פלטפורמת Starburst, שנבנתה עבור סביבות נתונים מבוזרות הכוללות מערכות מקומיות, מספר סביבות ענן וארכיטקטורות היברידיות, מסייעת לחברות להפעיל פתרונות בינה מלאכותית וניתוח נתונים ללא העלויות, המורכבות והמגבלות הכרוכות באיחוד נתונים מסורתי.

באמצעות מתן גישה מאוחדת לנתונים המאפשרת לקבל תמונה מלאה של ההקשר הארגוני, Starburst מסייעת לפלטפורמות בינה מלאכותית, ליישומים ולצוותים לעבור משלב הפיילוט לשלב הייצור, תוך שימוש בנתונים מהימנים וישימים. מנהלים עסקיים נהנים מתובנות מהירות יותר, משיתוף פעולה משופר ומביטחון רב יותר בקבלת החלטות המבוססות על נתונים מלאים ומפוקחים. Starburst מבוססת על תקנים פתוחים, עם Trino ו-Apache Iceberg, ומשתלבת בטכנולוגיות קיימות תוך סיוע לארגונים להימנע מתלות בספק יחיד.

ארגונים מובילים ביותר מ-60 מדינות, ובהם Comcast, Citigroup וארבעה מתוך חמשת הבנקים הגדולים בעולם, נותנים אמון ב-Starburst ומסתמכים עליה לקידום המודיעין העסקי הארגוני שלהם. למידע נוסף, בקרו באתר starburst.ai.

משאבים קשורים:

קראו את הפוסט בבלוג מאת מרטין טרוורסו, מנהל הטכנולוגיות הראשי של Starburst ושותף ליצירת Trino: סוכני בינה מלאכותית מתפתחים מעבר לפלטפורמת הנתונים המאוחדת

סקירה כללית של Starburst ו-NVIDIA

¹ תוצאות TPC-H ו-ClickBench המוצגות בהודעה זו מבוססות על בדיקות שפורסמו בבלוג ההנדסי של Starburst. הנתון של עד פי 7 משקף את אותן בדיקות TPC-H שבוצעו על אותם מעבדיGPUמסוג NVIDIA Blackwell, באמצעות Starburst Enterprise 483-e. הבדיקות נערכו ב-AWS בסביבת פיתוח, בתצורות של צומת יחיד, וכללו הרצות חימום ולאחריהן הרצות מדידה. נתוני השיפור בביצועים חושבו כממוצע גיאומטרי של היחסים בין זמני הביצוע של כל שאילתה. בדיקות TPC-H נערכו במופעי g7e.4xlarge ובדיקות ClickBench במופעי g6.4xlarge, בהשוואה למערכת בסיס מבוססת CPU מסוג m8g.8xlarge. נתוני העלויות מתייחסים לחומרה בלבד ואינם כוללים רישיונות תוכנה. התוצאות משתנות בהתאם לעומס העבודה ולפריסת המערכת. מקור: הבלוג ההנדסי של Starburst.

² הבדיקות נערכו בסביבת פיתוח בתצורות של צומת יחיד, עם 88 ליבות פיזיות ו-176 תהליכונים ב-NVIDIA Vera, ועם 96 ליבות פיזיות ו-192 תהליכונים ב-Intel Xeon 6, באמצעות Starburst Enterprise 483-e, כאשר בכל פעם הורצה שאילתה אחת. עומסי העבודה כללו את TPC-H (22 שאילתות). מעבד NVIDIA Vera (בתצורת שקע יחיד) הציג ביצועים מהירים פי 1.48 בהשוואה למופע Intel Xeon 6, לפי זמן הביצוע הכולל של השאילתה, והשתמש בכ-33% פחות שניות CPU לכל שאילתה. התוצאות משתנות בהתאם לעומס העבודה ולפריסת המערכת.

אנשי קשר

למידע נוסף - מדיה
[email protected]

מקור: Starburst

תוכן הודעה זו בשפת המקור, הוא הגרסה הרשמית והמהימנה היחידה של מסמך זה. התרגומים הם למטרות נוחות בלבד ויש להצליבם עם המסמך בשפת המקור, שהוא הגרסה היחידה של טקסט זה שהוא בעל תוקף משפטי.

*** הידיעה מופצת בעולם על ידי חברת התקשורת הבינלאומית Business Wire