Сохранение Зелени Ускоренная аналитика сокращает затраты и выбросы углерода

Ускоренная аналитика сокращает затраты и выбросы углерода

Компании открывают для себя, как ускоренные вычисления могут улучшить их финансовые результаты, одновременно оказывая положительное влияние на планету.

Ускоритель RAPIDS от NVIDIA для Apache Spark, программное обеспечение, ускоряющее анализ данных, не только повышает производительность и снижает затраты, но также увеличивает энергоэффективность. Это означает, что он может помочь компаниям достичь целей по нулевым выбросам парниковых газов, таких как углекислый газ.

Новый показатель показывает, что ускоритель RAPIDS может снизить углеродный след компании на 80%, обеспечивая при этом ускорение в 5 раз и сокращение затрат на вычисления в 4 раза.

Это большая победа, которой многие могут наслаждаться. Тысячи компаний, включая 80% Fortune 500, используют Apache Spark для анализа растущих объемов данных.

Фактически, если каждый пользователь Apache Spark применит ускоритель RAPIDS, они смогут совместно сократить выбросы углекислого газа на ошеломляющие 7,8 метрических тонн в год – или на столько, сколько выбрасывает автомобиль при использовании 878 галлонов бензина. Это отличный пример того, как зеленые вычисления могут продвигать борьбу против изменения климата.

Вызов для человечества

Более 70 стран поставили перед собой цель достичь нулевых выбросов парниковых газов, согласно Организации Объединенных Наций. Она описывает переход к нулевым выбросам как “одну из самых больших проблем, с которыми сталкивалось человечество”.

Компании тоже присоединяются к этому.

Например, NVIDIA сотрудничает с крупной финансовой компанией для тестирования Apache Spark в режиме реального времени для защиты от мошенничества. Компания надеется снизить свой углеродный след с помощью ускоренных вычислений, чтобы выровняться с группами, такими как Альянс нулевых банков.

Одна из самых крупных искусственных интеллектуальных суперкомпьютеров в мире подтвердила энергоэффективность ускоренных вычислений в мае.

На примере четырех популярных научных приложений система Perlmutter в Национальном центре научных вычислений по энергетике (NERSC) сообщила об увеличении энергоэффективности в среднем в 5 раз благодаря графическим процессорам Tensor Core NVIDIA A100. Приложение для прогнозирования погоды показало ускорение в 9,8 раз по сравнению с ЦП.

Приложения NERSC получили прирост эффективности с помощью ускоренных вычислений.

AT&T реализует ускоритель RAPIDS

Организации, такие как AT&T, Adobe и Internal Revenue Service, уже обнаружили преимущества производительности и стоимости ускорителя RAPIDS.

В тесте в прошлом году AT&T обработал данные мобильной связи за месяц – 2,8 триллиона строк информации – всего за пять часов. Это в 3,3 раза быстрее и на 60% дешевле, чем в предыдущих тестах.

“Это был момент “вау”, потому что на кластерах ЦП требуется более 48 часов для обработки всего лишь семи дней данных – раньше у нас были данные, но мы не могли их использовать, потому что обработка занимала так много времени”, – сказал Абхай Дабхолкар, архитектор искусственного интеллекта в AT&T.

“Мы рекомендуем включать графические процессоры, если задача занимает слишком много времени и у вас много данных – с помощью Spark один и тот же код, который выполняется на ЦП, выполняется на графических процессорах”, – добавил он.

Adobe ускоряет сервисы

Adobe использовала ускоренные вычисления на своей платформе Intelligent Services, которая помогает командам маркетинга ускорить аналитику с помощью искусственного интеллекта.

Оказалось, что с использованием ускорителя RAPIDS один узел с графическим процессором NVIDIA может превзойти 16-узловой кластер ЦП на 33%, при этом сокращая затраты на вычисления на 70%.

В отдельном тесте библиотеки RAPIDS с графическим ускорением обучали модель искусственного интеллекта в 7 раз быстрее, экономя 90% затрат по сравнению с работой на ЦП.

“Это удивительная экономия затрат и ускорение”, – сказал Лей Чжанг, инженер машинного обучения в Adobe, во время выступления на GTC (бесплатно при регистрации).

Ускорение на Spark в 20 раз

ЦП не были достаточно мощными для обработки необходимого для анализа набора данных объемом более 3 терабайт, поэтому IRS обратился к ускорителю RAPIDS.

Кластер серверов с графическими процессорами Spark обработал нагрузку и открыл дверь для работы с еще большими наборами данных.

“Мы в настоящее время внедряем эту интеграцию и уже видим улучшение скорости более чем в 20 раз при половине затрат на наше инженерное и научное моделирование данных”, – сказал Джо Ансальди, технический руководитель отдела исследований и прикладной аналитики и статистики в IRS.

Как начать

Ускорение производительности и экономия затрат зависят от типа задач. Вот почему NVIDIA предлагает ускоренный инструмент анализа Spark.

Этот инструмент показывает пользователям, что может достигнуть RAPIDS Accelerator на их приложениях без изменения кода. Он также помогает настроить ускорение с использованием GPU для достижения наилучших результатов на задачах.

Когда RAPIDS Accelerator увеличивает прибыль, компании могут рассчитать экономию энергии и отчитаться о своих успехах в защите планеты.

Узнайте больше из этого краткого описания решения. И посмотрите видео ниже, чтобы увидеть, как Cloudera Data Platform достигла ускорения в 44 раза с помощью RAPIDS Accelerator для Apache Spark.