TESLA

SRIS

速度較 CPU 快 72 倍、成本卻低 12 倍的創新 GPU 架構

客戶簡介

SRIS 是業界領先的技術供應商兼系統整合商,服務對象為國防與情報體系,以 GPU 技術為發展重點。

專案挑戰

實現地理空間資料即時處理,讓使用者能根據及時且可用的資訊作出縝密決策。
打造 GPU 叢集管理系統以達到最高輸出。

NVIDIA 解決方案

CUDA 架構 NVIDIA® GPU 可展現遠勝 CPU 72 倍的效能,解決所有專案挑戰。
「GPU 能以幾近即時的速度處理並過濾複雜事件。如今,我們已能夠接收來自多重來源的大量資料,將資料與額外的參考資料集合併,並運用 18 種精密演算法處理多元化資料,再擷取相關資訊並傳回給使用者,一切只需短短幾秒即可完成。」
SRIS 技術長
Srinivas Reddy

地理空間處理的即時挑戰

地理資訊系統 (GIS) 是探索世界的必要工具。即時存取地理空間資訊,是過去人們難以想像的概念。然而,為充分解讀資料所使用的技術已無法趕上大量資料產生的速度,舉例而言,處理發射器和感測器資料以追蹤遠端地域的野生動物需要有十億級運算能力,無疑是一項艱鉅挑戰。資料會持續流動,感測器和發射器則處於常動狀態,更遑論地形和氣候變化對資料收集的影響。

SRIS 打造出運用 NVIDIA Tesla® GPU 加速即時處理大量資料的創新架構。SRIS 技術長 Srinivas Reddy 表示: 「經 GPU 強化的處理能力,讓 SRIS 所期望的成果變成可能。」「我們也發現,隨著資料量以指數速度成長,新的問題也隨之而來 - 那就是必須管理分散式 GPU 叢集環境中的龐大資料。」因此,SRIS 設計了一套自訂系統,藉以管理並處理通往 GPU 叢集的資料流。

改善成本和時間 – GPU 加速 vs. CPU

SRIS 整合出能夠即時處理地理空間資料的叢集,藉此接收多重來源的資料並執行必要分析,再將資料傳送至 ESRI 伺服器進行視覺化。Reddy 表示:「我們設計的最初版本是採 CPU 配置。CPU 系統的成本是 120 萬美元,處理時間為 3.6 分鐘,因此,我們無法實現真正的即時結果。但採用 GPU 加速之後,成本只需 10 萬美元,降幅多達 12 倍;處理時間也縮短成 9 秒,比先前快上 72 倍,達到幾近即時的水準。」

 
「CPU 系統的成本是 120 萬美元,處理時間為 3.6 分鐘,因此,我們無法實現真正的即時結果。但採用 GPU 加速之後,成本只需 10 萬美元,降幅多達 12 倍;處理時間也縮短成 9 秒,比先前快上 72 倍,達到幾近即時的水準。」
SRIS 技術長 Srinivas Reddy
 

SRIS 繼續挑戰極限。SRIS 最近強化了其 GIS CUDA 演算法和資料載入技術;運用 NVIDIA K20 GPU 後,相同的地理空間資料如今只需 0.0017 秒即可處理完畢。這是最接近即時的處理速度。

為實現即時資料流,SRIS 選擇 Storm 環境,並藉由 Tesla K10 GPU 和 Tesla K20 GPU 構成的 GPU 叢集執行地理空間處理及運算。Reddy 提到:「CUDA 演算法能夠高速存取 GPU 叢集所提供的大量平行處理能力。」「我們採用 HyperDex 叢集來儲存並擷取參考資料,因為它擁有極為快速的搜尋能力。」

SRIS 開發的 MonsterWave 平台可管理並處理通往 GPU 叢集的資料流。Reddy 繼續說道:「MonsterWave 讓我們得以將 GPU 叢集的速度和功效發揮到極致。」「MonsterWave 可根據 GPU 知覺進行工作排程與管理,並依據 GPU 狀態排定工作佇列,獲取最高效的輸出。」SRIS 相信,這是第一個能夠有效加速動態實體和事件的即時地理空間運算之做法。「拜這套系統所賜,如今我們已能夠接收來自多重來源的大量資料,將資料與額外的參考資料集合併,並運用 18 種精密演算法處理多元化資料,再擷取相關資訊並傳回給使用者,一切只需短短幾秒即可完成。有了如此迅速的資料處理能力,使用者就能隨時在關鍵時刻制定決策。」

GPU 即時運算應用的璀璨未來

SRIS 團隊預見 GPU 能力的多種應用可能。Reddy 表示:「我們目前正在開發 GPU 專用的地理空間演算法,以及將資料庫與 GPU 緊密結合的技術。如此一來,地理空間領域的資料倉儲設備和資料庫系統就可運用 GPU 的效能。我們有信心能讓透過 GPU 架構分析特定地理空間資訊的反應速度達到毫秒級的水準。」

 

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