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NVIDIA RAPIDS加速器可將工作分配集群中各節點

科技綠洲 ? 來源:NVIDIA ? 作者:NVIDIA ? 2022-04-01 14:15 ? 次閱讀
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借助適用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS 加速器,團隊能夠更快處理數萬億條記錄,在降低成本的同時優化網絡并提高客戶滿意度。

AT&T 通過無線網絡連接了從阿留申群島到佛羅里達礁島群的 1 億多名用戶,催生出一片大數據海洋。

Abhay Dabholkar 管理著一個研究小組,他們如同閃耀的燈塔,在數據海洋中尋找最佳導航工具。

作為在 AT&T 工作十余年的杰出 AI 架構師,Dabholkar 表示:“我們可以使用新工具來改變在 AT&T 的日常工作,這一過程十分有趣,并且當我們為員工提供最新的核心工具時,他們會對自己的工作感到更滿意。”

近期,該團隊在 GPU 助力的服務器上測試了適用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS 加速器,該軟件可將工作分配到集群中的各節點。

在本次測試中,僅 5 小時便處理完一個月的移動數據 - 2.8 萬億行信息。相較于先前的測試,速度提升 3.3 倍,而成本則降低 60%。

驚嘆時刻

Dabholkar 表示:“這真是令人驚嘆,因為在 CPU 集群上,僅處理 7 天的數據我們就需要耗費超過 48 小時的時間。過去盡管我們擁有數據,但卻無法充分利用,因為處理這些數據需要很長時間。”

具體而言,該測試對所謂的 ETL(即提取、轉換和加載流程)進行了基準測試,以便篩選出無用數據,然后再用篩選后的數據訓練 AI 模型,發現全新見解。

他還表示:“目前我們認為 GPU 可用于 ETL 以及我們在 Spark 中執行的所有批處理工作負載,因此我們正在探索其他 RAPIDS 庫,將工作從特征工程擴展到 ETL 和機器學習。”

目前 AT&T 在 CPU 服務器上運行 ETL,然后將數據轉移至 GPU 服務器進行訓練。他補充道,在單個 GPU 工作流中完成所有工作可以節省時間和成本。

提高客戶滿意度,加速網絡設計

時間和成本的節省在眾多用例中都有所體現。

例如,用戶可以更快獲取最佳連接,從而提高客戶滿意度并減少客戶流失率。Dabholkar 表示:“我們還能更快確定 5G 信號塔和天線的參數。”

負責監督 RAPIDS 測試的團隊高級成員 Chris Vo 表示,要確定在哪些 AT&T 光纖覆蓋區域推出支持卡車,需要進行耗時的地理空間計算,而 RAPIDS 和 GPU 可以加速這一過程。

Dabholkar 說:“這項技術給我們帶來極大影響,我們每天可能會收到 300-400TB 的新數據,先前需要耗費兩三周以上的時間制作報告,而現在只需幾小時便可完成。”

三個用例和統計結果

研究人員正在與 AT&T 數據平臺團隊成員分享他們的研究成果。

他說:“如果作業時間過長,且您擁有大量數據,我們建議您開啟 GPU ,并借助 Spark,讓在 CPU 上運行的代碼也可以在 GPU 上運行。”

目前為止,各個團隊在三個不同的用例中各有收獲;其他團隊也計劃著測試其工作負載。

Dabholkar 樂觀地表示,業務部門會將其測試結果引入生產系統中。

他說:“我們是一家擁有各類數據集的電信公司,每天都需要處理 PB 級數的數據,這種方法可以大大節省我們的時間和成本。”

此外,包括美國國家稅務局在內的其他企業用戶也紛紛選擇使用這項技術。現有超過 13000 家公司(包括 400 家《財富》500 強公司)使用 Apache Spark,這表明大多數公司都愿意選擇這種方式。

審核編輯:彭菁
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