يقوم Torin من Starburst بتشغيل SQL محليًا على وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA، مما يوفر أداء استعلام أسرع بما يصل إلى 7 مرات لتسريع وكلاء الذكاء الاصطناعي وتمكين فرق البيانات من تشغيل المزيد من أعباء العمل دون نقل البيانات أو تغيير تطبيقات أو استعلامات SQL الحالية .
اليوم، أعلنت شركة Starburst عن توفر Starburst Torin بشكل محدود، وهو عبارة عن محرك تحليلات أصلي لوحدة معالجة الرسومات (GPU)، قائم على Trino من أجل Starburst Enterprise . يستند Torin إلى NVIDIA cuDF ، ويسرّع أعباء عمل SQL مع تنفيذ أصلي على وحدات معالجة الرسومات، مما يوفر أداء استعلام أسرع بما يصل إلى 7 مرات. 1 ومن خلال تكملة محرك وحدة المعالجة المركزية (CPU) الحالي لـ Starburst، يمنح Torin المؤسسات المرونة لتشغيل أعباء العمل على وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات دون تغيير استعلامات Trino SQL أو التطبيقات أو الوكلاء الحاليين.
ينشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي نوعًا مختلفًا من الأحمال على منصات البيانات. ويمكن لمهمة وكيل واحد أن تؤدي إلى سلسلة من الاستعلامات المترابطة، حيث يمكن أن تؤدي التأخيرات في استعلام واحد إلى إبطاء سير العمل بأكمله. وتؤثر هذه المعوقات أيضًا في التحليلات التفاعلية، مما يصعِّب استكشاف البيانات وتقييم النتائج واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. وتنفيذ الاستعلامات بشكل أسرع يساعد الوكلاء في إكمال العمل التحليلي في وقت أقرب، ويحسن استجابة المستخدم، ويتيح للفرق تشغيل المزيد من أحمال العمل على البنية التحتية المتاحة.
وفي الوقت نفسه، تستثمر الشركات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من NVIDIA لتسريع معالجة البيانات في عصر الوكلاء. ويعمل Torin على توسيع نطاق تلك الاستثمارات لتشمل تحليلات SQL من دون الحاجة إلى منصة بيانات جديدة.
قال Justin Borgman، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي في Starburst: "السرعة مهمة بسبب ما تتيحه من إمكانيات، ولهذا السبب قمنا ببناء Starburst Torin. إن وكلاء الذكاء الاصطناعي يقومون بتشغيل العشرات أو المئات من الاستعلامات لإنجاز مهمة واحدة، لذلك تعني الاستعلامات الأسرع أن الوكلاء يكملون المزيد من العمل، وتُشغل الفرق المزيد من أعباء العمل، وتحصل الشركة على النتائج في وقت أقرب."
في اختبارات الأداء لـ Starburst، قام Torin بتشغيل استعلامات TPC-H بشكل أسرع بما يصل إلى 7 مرات على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell، مع تشغيل أسرع استعلام بسرعة أكبر بـ 11.4 مرة. وعلى ClickBench، قدمت نسخة وحدة معالجة الرسومات NVIDIA L4 إنتاجية تبلغ 3.4 ضعف خط الأساس لوحدة المعالجة المركزية وبتكلفة أجهزة ساعية مماثلة. 1
ويُعد Torin نتيجة لعمل هندسي وثيق بين Starburst وNVIDIA؛ حيث قامت Starburst ببناء مشغلات SQL لـ Torin على NVIDIA cuDF، وساهم مهندسو NVIDIA بخبرات وإرشادات cuDF حول التحسين من أجل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell . تُتيح هذه النتائج إمكانية استخدام الحوسبة المُسرّعة من NVIDIA لفرق SQL التي تستخدم Starburst بالفعل. أما على جانب وحدة المعالجة المركزية، فإن محرك CPU الخاص بـ Starburst Enterprise يدعم أيضًا وحدة المعالجة المركزية NVIDIA Vera، والتي تم الإعلان عنها في GTC في شهر مارس. وبالنسبة لاختبار الأداء TPC-H لـ Starburst عند SF1000، قامت Vera بتشغيل الاستعلامات أسرع بـ 1.5 مرة من وحدة معالجة مركزية x86 رائدة، واستخدمت ثوانٍ أقل من وحدة المعالجة المركزية بنسبة 33% تقريبًا لكل استعلام. 2
وقال Todd Mostak، مدير أول للتحليلات وذكاء البيانات في NVIDIA: "إن التحليلات ووكلاء الذكاء الاصطناعي يمثلون طلبًا متزايدًا على منصات البيانات، ومعالجة البيانات المتسارعة هي الطريقة التي تُمكّنهم من مواكبة ذلك. ومن خلال بناء Starburst Torin على NVIDIA cuDF، تسمح Starburst للعملاء بتشغيل استعلامات SQL الحالية لديهم على وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA، دون نقل البيانات، أو إعادة بناء سير العمل، أو تغيير عناصر التحكم في الحوكمة."
إن الاستعلامات السريعة ليست سوى نصف ما يحتاج الوكلاء إليه. فهم أيضًا بحاجة إلى سياق يمكنهم الوثوق به ، وتعمل Starburst مع شركة NVIDIA لتلبية هذه الحاجة. لتقديم رؤى تجارية موثوق بها باللغة الطبيعية لعملاء الخدمات المالية الخاضعين لرقابة صارمة، تعمل Starburst على دمج نماذج NVIDIA Nemotron Retriever و NVIDIA Kumo المفتوحة لإدراجها في Starburst AIDA . وكلاهما جزء من NVIDIA Agent Knowledge Foundation الجديدة، والتي توفر نماذج مفتوحة ومكتبات مُسرّعة ضمن NVIDIA Agent Toolkit ، مما يساعد الوكلاء في استرجاع السياق ذي الصلة، وتوليد إجابات واقعية، وتحليل النتائج والتنبؤ بها، وتحسين الإجراءات. وسيساعد هذا العمل في تحسين التنبؤات السياقية المستخدمة في الكشف عن الاحتيال، ومراقبة مخاطر الائتمان، وإجراءات "اعرف عميلك" (KYC).
ستكون Starburst موجودة في GTC Berlin في الجناح رقم 3072 . وينضم Justin Borgman إلى حلقة نقاش حول معالجة البيانات المعجلة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي يوم الخميس الموافق 22 أكتوبر، الساعة 4 مساءً بتوقيت وسط أوروبا الصيفي.
نبذة عن Starburst
توفر Starburst معلومات استخبارية للمؤسسات على نطاق واسع من خلال منحها وصولاً آمنًا وخاضعًا للرقابة إلى جميع بياناتها، أينما كانت موجودة. ولقد تم تصميم منصة Starburst لبيئات البيانات الموزعة عبر الأنظمة المحلية، والسحابات المتعددة، والهياكل الهجينة، وهي تساعد الشركات في تشغيل الذكاء الاصطناعي والتحليلات من دون تكلفة وتعقيد وقيود توحيد البيانات التقليدية.
ومن خلال تمكين الوصول الموحد إلى سياق المؤسسة الكامل، تساعد Starburst منصات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات والفرق في الانتقال من التجارب الأولية إلى الإنتاج باستخدام بيانات موثوق بها وقابلة للتنفيذ. ويحصل قادة الأعمال على رؤى أسرع، وتعاون أقوى، وثقة أكبر في القرارات بناءً على بيانات كاملة وخاضعة للرقابة. تم تصمبم Starburst على معايير مفتوحة مع Trino وApache Iceberg، وهي تتكامل مع التقنيات الحالية مع مساعدة المؤسسات على تجنب الاعتماد على مورد واحد.
وتعتمد الشركات الرائدة في أكثر من 60 دولة، بما في ذلك Comcast وCitigroup وأربعة من أكبر خمسة بنوك عالمية، على Starburst لتغذية ذكاء المؤسسات. للمزيد من المعلومات، يرجى زيارة starburst.ai .
مصادر ذات صلة:
اقرأ مدونة Martin Traverso، المدير التقني لشركة Starburst والمشارك في ابتكار Trino: تتجاوز قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي منصة البيانات المتقاربة
نظرة عامة على Starburst وNVIDIA
1 نتائج TPC-H و ClickBench في هذا الإصدار مأخوذة من الاختبارات المنشورة في مدونة Starburst الهندسية. يشير الرقم الذي يصل إلى 7x إلى نفس اختبار TPC-H على نفس وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell، والتي تم تشغيلها على Starburst Enterprise 483-e. تم تشغيل المعايير على AWS في بيئة تطوير على تكوينات أحادية العقدة، مع عمليات تشغيل تمهيدية متبوعة بعمليات تشغيل مقيسة. تُحسب معدلات التسارع كمتوسطات هندسية عبر نسب كل استعلام. تم تشغيل TPC-H على مثيلات g7e.4xlarge وClickBench على مثيلات g6.4xlarge، مقارنةً بخط أساس m8g.8xlarge لوحدة المعالجة المركزية. تشمل أرقام التكلفة الأجهزة فقط، ولا تشمل ترخيص البرامج. تختلف النتائج باختلاف حجم العمل وطريقة النشر. المصدر: مدونة Starburst الهندسية .
2 تم إجراء الاختبارات المعيارية في بيئة تطوير على تكوينات أحادية العقدة مع 88 نواة فعلية / 176 خيطًا لـ NVIDIA Vera و 96 نواة فعلية / 192 خيطًا لـ Intel Xeon 6، على Starburst Enterprise 483-e، استعلام واحد في كل مرة. كانت أحمال العمل من نوع TPC-H (22 استعلامًا). عملت NVIDIA Vera (مقبس واحد) بسرعة 1.48 مرة أسرع من مثيل Intel Xeon 6، وذلك حسب وقت الاستعلام الإجمالي، واستخدمت حوالي 33% أقل من ثواني وحدة المعالجة المركزية لكل استعلام. تختلف النتائج باختلاف حجم العمل وطريقة النشر.
إن نص اللغة الأصلية لهذا البيان هو النسخة الرسمية المعتمدة. أما الترجمة فقد قدمت للمساعدة فقط، ويجب الرجوع لنص اللغة الأصلية الذي يمثل النسخة الوحيدة ذات التأثير القانوني.
يمكنك الاطلاع على نسخة المصدر على businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20261021449461/ar/
للتواصل
الإعلامي
starburst@aircoverpr.com
Copyright Business Wire 2026
© Business Wire, Inc.
Disclaimer :
This press release is not a document produced by AFP. AFP shall not bear responsibility for its content. In case you have any questions about this press release, please refer to the contact person/entity mentioned in the text of the press release.