ускорению Apache Spark с использованием NVIDIA RAPIDS и DGX Spark

Источники обсуждают ускорение больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) с помощью графических процессоров (GPU) NVIDIA, фокусируясь на решениях RAPIDS Accelerator для Apache Spark и платформе NVIDIA DGX Spark. Эти технологии позволяют выполнять задачи извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и геопространственный анализ, используя мощность GPU на облачных платформах, таких как Azure Synapse Analytics, Amazon EMR и Databricks. Документация описывает, как плагин RAPIDS ускоряет рабочие нагрузки Spark, переопределяя физический план, а также приводит примеры развертывания и конфигурации, включая использование DGX Spark в качестве локальной системы для граничного ИИ и DGX Spark User Guide с подробными аппаратными характеристиками и программным обеспечением. В то же время, один из источников ставит под сомнение эффективность Spark-RAPIDS по сравнению с нативными GPU-движками, такими как Theseus, а другой источник обсуждает альтернативные, более экономически эффективные подходы к геопространственному анализу с использованием облачных хранилищ данных вместо постоянно работающих GPU-ускоренных аналитических систем. Также упоминаются технические аспекты, такие как использование UCX для ускорения передачи данных и работы с унифицированной архитектурой памяти (UMA) в DGX Spark.