Katana Graph оптимизирует аналитический движок на Intel Xeon 3-го поколения

Katana Graph, стартап по высокоскоростной графической аналитике, ориентированный на обработку больших наборов неструктурированных данных, объявила, что оптимизировала свой графический движок для нового масштабируемого процессора Intel Xeon 3-го поколения и систем памяти.

Механизм Katana Graph (KGE) - это платформа для высокоскоростной графической аналитики, анализа паттернов и запросов к разнородным кластерам процессоров и графических процессоров, обеспечивающая, по заявлению компании, непревзойденные вычислительные возможности для обработки даже самых больших графов, таких как графы веб-сканирования. с миллиардами вершин и триллионами ребер. Он извлекает полезную информацию из массивных наборов неструктурированных данных с использованием высокопроизводительных алгоритмов графов. Масштабирование обеспечивает большую совокупную вычислительную мощность и DRAM для анализа свойств более крупных графов, чем это возможно на одной машине.

KGE с сопутствующими модулями разделения, связи, виртуализации и хранения данных является кульминацией более чем десятилетних передовых исследований в области графических технологий и высокопроизводительных вычислений, проведенных соучредителями Крисом Россбахом и Кешавом Пингали. KGE основан на исследовании, проведенном группой интеллектуальных программных систем Pingali в Техасском университете в Остине, которая работает над моделями параллельного программирования, компиляторами и системами времени выполнения для приложений с крупномасштабными неструктурированными данными.

На процессорах исполняющая система Katana оптимизирует выполнение программы для использования локальности NUMA (неоднородный доступ к памяти); например, он выполняет динамическую балансировку нагрузки с учетом NUMA, чтобы обеспечить равномерное распределение вычислительной нагрузки между ядрами ЦП. На графических процессорах графическое ядро ​​Katana включает оптимизацию производительности для уменьшения накладных расходов на запуск ядра и атомарные операции.

Для выполнения в кластерах KGE разделяет графы между машинами в кластере, используя широкий спектр политик разбиения графов, включая отсечение ребер и отсечение вершин. Политики разделения графа для конкретных приложений могут быть реализованы в средстве разбиения графов Katana.

Связь часто является узким местом производительности при выполнении программ анализа графов с распределенной памятью. Чтобы этого избежать, в графическом движке Katana есть среда выполнения, оптимизированная для графических вычислений.

Базовые библиотеки графов Katana предоставляют хорошо масштабируемые параллельные структуры данных, такие как параллельные представления графов и параллельные рабочие списки, для реализации эффективных алгоритмов. Эти библиотеки могут использоваться специалистами по обработке данных для написания новых приложений на Python, оставив основной системе задачу оптимизации программы для распределенного гетерогенного выполнения.

Высокопроизводительная аналитика на Intel Xeon

Платформа теперь может использовать преимущества масштабируемых процессоров Intel Xeon последнего поколения и технологии постоянной памяти Intel Optane для обработки массивных графиков на гораздо меньших кластерах. Это поможет организациям с огромными неструктурированными наборами данных и диаграмм, в том числе интернет-магазинам, финансовым учреждениям и компаниям по управлению идентификационной информацией, лучше понимать своих клиентов, операции и возможности.

Платформа Katana Graph может быть развернута из коробки на масштабируемых процессорах Intel Xeon 2-го и 3-го поколения с ускорением глубокого обучения Intel без каких-либо дополнительных модификаций. На масштабируемых процессорах Xeon 3-го поколения решение Katana Graph обеспечивает заметное улучшение скорости в сочетании с возможностью обработки гораздо больших наборов данных при использовании меньшего количества компьютеров.

«Мы гордимся тем, что наш графический движок Katana Graph Engine работает в два раза быстрее на масштабируемых процессорах Intel 3-го поколения Intel Xeon, чем на процессорах предыдущего поколения прямо из коробки, и обеспечивает еще большую производительность с оптимизацией», - сказал Кешав Пингали, соавтор Katana Graph. -основатель и генеральный директор. «Нашим клиентам нужны высокопроизводительные аналитические возможности, которые мы реализуем, работая в тесном сотрудничестве с Intel».

От имени Intel Вэй Ли сказал:«Katana Graph использовала инновационную архитектуру масштабируемого процессора Intel Xeon 3-го поколения в своем современном графическом аналитическом движке, что является отличной новостью». Ли, который является вице-президентом и генеральным менеджером по производительности машинного обучения в группе архитектуры, графики и программного обеспечения в Intel, добавил:«Наши общие клиенты получат прямую выгоду от нашего тесного сотрудничества, поскольку мы решаем проблемы, связанные с обработкой огромных наборов данных».

Помимо повышенной скорости и способности обрабатывать огромные объемы данных, конечные пользователи также получат заметную экономию с точки зрения размера кластера и затрат на управление. Katana Graph заявила, что это часть ее миссии - предоставить лучший стек программного обеспечения для графиков, чтобы позволить организациям быстрее извлекать более глубокую информацию из своих неструктурированных данных и использовать эту действенную информацию для расширения своего бизнеса и ускорения роста.

Intel Capital возглавляет раунд финансирования в размере 28,5 долларов

Katana Graph была основана в 2020 году Пингали и Россбахом, профессорами Техасского университета в Остине. Они признали синергию, которая стала возможной благодаря достижениям в исследованиях в области алгоритмов графов, хранения и аппаратного ускорения, которые могут позволить разработчикам работать с нерегулярными и неструктурированными данными в значительно увеличенном масштабе и эффективности.

Ранее в этом году компания завершила раунд финансирования серии А на сумму 28,5 млн долларов, возглавляемый Intel Capital с участием WRVI Capital, Nepenthe Capital, Dell Technologies Capital и Redline Capital.

Управляющий партнер Intel Capital Энтони Лим сказал:«Платформа Katana Graph помогает крупным предприятиям разобраться в своих больших наборах неструктурированных данных, и мы наблюдаем этот спрос в самых разных отраслях, от социальных сетей до биомедицинских и фармацевтических исследований. Мы рады возглавить новый раунд финансирования Katana Graph на основе нашего сотрудничества в прошлом году, когда технология Katana Graph была оптимизирована для процессоров Intel Xeon и кластеров на основе Xeon ».

Скотт Дарлинг, президент Dell Technologies Capital, сказал, что платформа Katana была прорывным решением, объединяющим прием данных, запросы и аналитику с беспрецедентным масштабом и производительностью для решения проблемы наводнения данных для неструктурированных графических данных. Он добавил:«Мы также рады поддержать компанию, учитывая общие корни Dell Technologies и Katana Graph в Техасском университете в Остине».

Между тем, ветеран отрасли и инвестор Лип-Бу Тан, управляющий партнер-основатель WRVI Capital, сказал:«Для меня большая честь предоставить начальный капитал и стать партнером профессора Кешава Пингали и профессора Криса Россбаха, чтобы предоставить наиболее полную платформу для крупных компаний. -масштабируемый анализ данных графа, запросы и аналитика »

Katana Graph в прошлом году добавила растущее число корпоративных клиентов на рынках фармацевтики, финансовых технологий, идентификации, безопасности и EDA, а также сильную динамику на рынке аналитики больших данных. Основанная исследователями, компания также добавила команду руководителей, ориентированных на коммерческую деятельность, с послужным списком успешных технологических предприятий или подразделений, в том числе Фаршида Сабета, главного бизнес-директора, который был генеральным директором по периферийному ИИ в Intel. Кроме того, Н. Р. Нараяна Мурти, основатель Infosys, и Эми Чанг, член совета директоров Procter &Gamble и Cisco, стали советниками совета директоров Katana.

Ключевое ценностное предложение Katana Graph - это способность обрабатывать массивные неструктурированные данные и интегрировать рабочие нагрузки анализа сложных шаблонов в большие корпоративные наборы данных и графы знаний с превосходной производительностью для сложных алгоритмов искусственного интеллекта, анализа шаблонов графиков и анализа графиков. Он поддерживает гетерогенные кластеры вычислительных ресурсов, включая процессоры x86, процессоры Arm, графические процессоры и другие ускорители. Его платформа позволяет разрабатывать высокопроизводительные графические ИИ, приложения для интеллектуального анализа графов и аналитики графов, а также осуществлять бесшовную интеграцию с запросами к графам.