數據分析加速度如何求解AI的隱藏瓶頸

儘管圍繞高級AI功能炒作，但企業AI部署中潛伏的巨大挑戰：數據處理瓶頸。在CEO慶祝AI的進步時，工程師會努力應對緩慢的查詢時間，過載管道和停滯的模型。

生成的AI繁榮為大型模型提供了需求，但是這種激增忽略了一個關鍵問題：效率低下的數據準備。組織難以管理大量複雜的數據集。 GPU加速了模型培訓，但是數據準備，即準備輸入數據的關鍵步驟，仍被CPU結合的架構不適合目前的規模而受到阻礙。數據量增長超過了我們的處理能力。

正如Neuroblade的首席執行官兼聯合創始人Elad Sity指出，CPU傳統上用於數據準備，已成為主要的瓶頸，消耗了AI管道的30％以上。這導致工作流緩慢，成本不斷上升以及AI潛力和實際收益之間的差距擴大。這一挑戰引發了向創新解決方案的轉變。該行業正在從人類驅動的見解過渡到AI模型處理越來越多的數據集，從而創造了加速數據收集和處理的周期。

以色列半導體創業公司Neuroblade提出了一種解決方案：專門的硬件，旨在加速數據分析。他們的分析加速器為現代數據庫工作負載提供了根本不同的體系結構，超出了更快的CPU的功能。但是，這真的會重塑企業AI的經濟學嗎？

數據準備放緩

企業意識到AI瓶頸通常不是源於模型本身，而是源於上游數據挑戰。務實的研究所報告強調，數據專業人員將其80％的時間用於數據發現，清潔和組織。儘管估計有所不同，但共識很明顯：大量時間用於數據製備，遮蓋分析和建模。

數據製備涉及提取，轉換和連接大量結構化和半結構化數據，通常位於復雜的湖泊環境中。問題在於對這些任務的通用CPU的依賴。

AMD估計目前約有200萬個CPU插座支持分析工作負載，預計到2027年將增加到4-500萬。這種通用硬件硬件鬥爭與PB級查詢進行了大規模部署。

傳統的CPU規模正在達到其限制，迫使公司擴大集群大小，從而增加了高標準和雲提供商的成本。但是，擴展群集成倍增加節點之間的通信開銷，創造性能，功率和成本障礙。除了一定的一點，這些成本超過了性能的增長，在AI中尤其重要，在AI中，延遲和數據新鮮度直接影響模型的準確性。

專業分析處理器：一種新方法

Neuroblade的加速器通過大大減少查詢時間來顯著增強數據分析平台性能。通過將從CPU到專門硬件（下降）的操作卸載，它可以提高每個服務器的計算能力，從而更快地使用較小的群集對大型數據集進行處理。

與通用CPU的局限性不同，專門構建的硬件增加了每個服務器的處理能力，減少了對大量群集的需求，並減輕了瓶頸，例如網絡開銷，功耗和操作複雜性。

TPC-H基準測試表明，神經薄膜的促進劑大約是領先的矢量化CPU實現（如Presto-Velox）的性能的四倍。通過將分析從CPU轉移到專用的矽，Neuroblade旨在提高性能，同時大大減少基礎設施需求，降低成本，能源消耗和復雜性。

雲採用和行業競爭

Neuroblade與Amazon Web Services（AWS）EC2 F2實例的集成將可訪問性擴展到基於雲的客戶，尤其是在財務分析和AI模型更新等領域。這種趨勢反映了AI中的GPU革命，高分標準領先，隨後採用了更廣泛的市場。

主要的半導體公司也進入了這個空間。 NVIDIA在AI加速器中的主導地位正在推動Intel和AMD等競爭對手探索相鄰的計算區域，從而使專業的分析硬件成為潛在的主要戰場。

AI和分析的收斂性

數據湖區現在可以為儀表板和機器學習模型提供單個數據源，從而提高了效率，但也引入了新的風險。不一致或過時的數據可以減慢商業智能和AI的性能。

傳統的BI工具設計用於預定的人類使用，而AI系統則需要規模恆定的實時數據。有效的數據準備和處理對於維持模型的準確性，洞察力相關性和快速決策至關重要。更快的數據準備可以實現更頻繁的模型更新，較短的反饋循環以及改進各個行業的實時決策。

重新構想分析基礎架構

雖然分析加速度市場是偏生的，但預計採用將增長。企業基礎架構的變化是逐漸的，但是關鍵指標 - 雲集成，基準結果以及對數據效率重要性的認識的越來越多 - 正在進行轉變。 AI的未來不僅取決於模型大小，還取決於有效的數據處理。

與GPU轉換AI的方式相似，分析處理器解決了特定的查詢執行瓶頸，並在一個專業計算的新時代迎來了。對於尋求有形AI ROI的公司，解決數據處理瓶頸是至關重要的。 AI的未來取決於有效地將正確的數據傳遞給模型。

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