インテル® FPGA で実現するデータ分析

インテルは、オープン・スタンダードのビルディング・ブロックを用いたソフトウェア・デファインド・インフラストラクチャーを基盤とするビッグデータ分析フレームワークとライブラリーを開発してきました。エンタープライズ対応のオープン・ソフトウェア・プラットフォームから分析用ビルディング・ブロック、さらにはランタイムの最適化、ツール、ベンチマーク、ユースケースまで、インテルのソフトウェアがビッグデータと分析をより高速かつ容易にし、そしてより優れたインサイトをもたらします。例として、Apache Hadoop* と Spark* に最適化したフレームワーク、インテル® データ・アナリティクス・アクセラレーション・ライブラリー (インテル® DAAL)、ディープ・ニューラル・ネットワーク向けインテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL-DNN) 上で動作する BigDL (Apache Spark* 上の分散型ディープラーニング) などが挙げられます。

これらのインテルのフレームワークとライブラリーには、インテル® FPGA アクセラレーションのオプションが使用できるように統合されています。アプリケーションに変更を加えることなくインテル® Xeon® プロセッサー、インテル® FPGA、またはその他のインテル® プラットフォーム上で実行することが可能です。インテルでは、エンドツーエンドのオーケストレーション、仮想化、セキュリティーといった FPGA アクセラレーション・フレームワークも提供しています。また、パートナー・エコシステムと共同で、単一でも多機能なインテル® FPGA を活用した非構造化、NoSQL、リレーショナルのデータストアのアクセラレーションを提供することで、データストリーム、ネットワーク、データアクセス、アルゴリズムの高速化を実現しています。

概要

リレーショナル・データベース

従来型のリレーショナル・データベースは、ネットワーキング、データ・ストリーミング、データアクセスのインライン・アクセラレーションとプロトコルオフロードによって大幅に高速化することができます。インライン・アクセラレーターには、圧縮、フィルタリング、暗号化などがあります。FPGA は、キャッシュ管理、メモリー・マップド・アクセスなどのメモリー・アクセス・タスクに使用することもできます。FPGA の柔軟なデータパスがハッシュ法やパターンマッチングにおいて高い効果を発揮するため、インデックス作成、検索、フィルタリングが非常に高速に動作します。既存の SQL アプリケーションとデータベース・スキーマを変更せずに実行できるかどうかが重要なポイントです。

Hadoop*/Spark*

インテルは、Hadoop*/Spark* の reduce フェーズまたは「shuffle」フェーズ向けにより優れた圧縮技術を開発しています。インテル® フレームワークに統合することで、FPGA をユーザーに意識させない手法をとっています。Spark* アクセラレーションでは、さらに Ingest/Kafka*、BigDL、マシンラーニング MLlib という 3 つの機会があります。

NoSQL

NoSQL データベースが備えているデータの格納と取得のためのメカニズムは、リレーショナル・データベースで使用される表形式のリレーションとは異なるモデルを採用しています。ビッグデータとリアルタイム・ウェブ・アプリケーションの分野では、NoSQL データベースが使用されるケースが増えています。こうした流れの背景となっているのは、簡素な設計、多数のマシンで構成されたクラスターへの水平展開の容易性 (リレーショナル・データベースでは困難)、可用性に関するきめ細かな制御といった機能です。

パートナー・ソリューション

Bigstream

小さなデータセットと小規模なサーバークラスターで構成されていたビッグデータやマシンラーニングの研究プロジェクトが、ビジネスに欠かせない存在へと進化した結果、データ・サイエンティストが駆使するデータソースも非常に大規模になります。スケールアップまたはスケールアウトといった従来のスケーリング手法では、一定以上の規模においてはコストが増大し、費用対効果が低下する場合もあります。企業やクラウドにおける大規模な実装に対応するために、データ分析の業界は今、インテル® プログラマブル・アクセラレーション・カード (インテル® PAC) とインテル® アクセラレーション・スタックのようなハードウェア・アクセラレーターに注目しています。認定済みのサーバー上でインテル® PAC を使用することで、FPGA の複雑なデザインに関する知識がなくても、データ・サイエンティストは手軽にアクセラレーション機能を活用することができます。Bigstream のハイパーアクセラレーション技術は、Spark* SQL などのビッグデータ・プラットフォームにおける分析のアクセラレーション処理を自動化することにより、ユーザーがアプリケーションのコードを一切書き換えることなく、桁違いの性能改善をもたらします。

Bigstream のソフトウェア・ソリューションとインテル® FPGA テクノロジーを組み合わせることで演算処理性能が大幅に向上し、従来の手法と比較してビッグデータ分析のさらなる高速化と TCO の低減が可能になります。

rENIAC

Apache Cassandra* NoSQL データベースは、IoT や不正検出からパーソナライゼーション、金融サービスまで、現代社会を支えるデータ負荷の高いユースケースに広く使用されています。Cassandra* は数多くのエンタープライズ・クラスの要件を満たしますが、トランザクションや AI のアプリケーションを処理するときに、限界に達します。rENIAC は、Cassandra* クライアントとデータベース・ノードの間に革新的な「中間」レイヤーを提供します。Data Engine と rENIAC ソフトウェアから成るこのソリューションでは、インテリジェントなキャッシュによって、ストレージとネットワークとの距離がより近くなります。インテル® アーキテクチャー上で動作し、インテル® FPGA により可能なアクセラレーションの優位性を採用した rENIAC は、要求の厳しいワークロードやアプリケーションに対して卓越したパフォーマンス、高スループット、低レイテンシーを実現し、AI の導入を容易にします。

Swarm64

高可用性の提供から、ほぼリアルタイムの分析を行うためのストレージの管理に至るまで、IT におけるデータの需要は増え続けています。リレーショナル・データベースと SQL は、エンタープライズ・クラスのデータ分析にとって重要な要素です。Swarm64 は、一般的なデータベースやストレージのアプリケーションと連携する、PostgreSQL* 用の革新的なアドオンを提供します。大量かつ高頻度のデータ処理を可能にし、新しい IT システムの導入の際に発生する特有のリスクとコストを削減できます。最も重要なのは、Swarm64SDA* が厳しいワークロードが要求されるデータ処理と分析を大幅に高速化するように設計されている点です。OEM 各社の認定済みサーバーに搭載されたインテル® プログラマブル・アクセラレーション・カード (インテル® PAC) とインテル® アクセラレーション・スタックに対応する Swarm64SDA* は、分析ユースケースに適した業界トップクラスのパフォーマンスを提供します。

Swarm64 ソリューションでは、CPU とインテル® FPGA の間のシームレスな連携を実現し、ネットワークからアクセスするストレージや一般的なクラウド・インフラストラクチャーのストレージにおけるレイテンシーの増加と帯域幅の制限という問題を解消しています。これによって、ストレージをコンピューティングから切り離すことができ、柔軟なリソース運用と優れたコストパフォーマンスを実現できます。

ソリューション概要

Bigstream

Bigstream のソフトウェア・ソリューションとインテル® FPGA テクノロジーの組み合わせがもたらす演算処理性能の大幅な向上と、ビッグデータ分析での従来の手法を上回る高速化と TCO の低減について紹介します。

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rENIAC

rENIAC では、AI およびデータ主導のビジネスに向けて Apache Cassandra* NoSQL データベースの変革に取り組んでいます。

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Swarm64*

Swarm64* ではインテル® FPGA をどのように活用して、ほぼリアルタイムの大規模なワークロードのデータ処理および分析を高速化しているかを紹介します。

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ビデオ

Bigstream

Bigstream による Spark* のハイパーアクセラレーション。

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rENIAC

rENIAC における Apache Cassandra* NoSQL データベースのアクセラレーション。

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Swarm64

インテル® Arria® 10 FPGA を使用した Swarm64 ソリューション。

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その他のリソース

インテル® FPGA の産業機器アプリケーション

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インテル® FPGA とプログラマブル・デバイス

重要なワークロードの高速化を可能にし、規格の進化または要件の変更への適応を支援するカスタマイズ可能なデバイスです。

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