Katana Graph는 3세대 Intel Xeon에서 분석 엔진을 최적화합니다.

대규모 비정형 데이터 세트 처리에 중점을 둔 고속 그래프 분석 스타트업인 Katana Graph는 새로운 3세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서 및 메모리 시스템용으로 그래프 엔진을 최적화했다고 발표했습니다.

Katana Graph 엔진(KGE)은 고속 그래프 분석, 패턴 마이닝 및 CPU 및 GPU의 이기종 클러스터에 대한 쿼리를 위한 플랫폼으로, 웹 크롤링 그래프와 같은 가장 큰 그래프도 처리할 수 있는 탁월한 컴퓨팅 기능을 제공합니다. 수십억 개의 정점과 수조 개의 가장자리가 있습니다. 고성능 그래프 알고리즘을 사용하여 대규모 비정형 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출합니다. 스케일 아웃은 단일 시스템에서 가능한 것보다 더 큰 그래프의 속성을 분석하기 위해 더 많은 집계 연산 능력과 DRAM을 제공합니다.

파티셔너, 통신, 가상화 및 스토리지 기술 모듈이 동반된 KGE는 공동 창립자인 Chris Rossbach와 Keshav Pingali가 그래프 기술 및 고성능 컴퓨팅에 대한 10년 이상의 고급 연구를 통해 완성한 것입니다. KGE는 오스틴에 있는 텍사스 대학에 있는 Pingali의 지능형 소프트웨어 시스템 그룹에서 수행된 연구를 기반으로 하며, 이 그룹은 대규모 비정형 데이터가 있는 응용 프로그램을 위한 병렬 프로그래밍 모델, 컴파일러 및 런타임 시스템에 대해 작업합니다.

CPU에서 Katana 런타임 시스템은 NUMA(비균일 메모리 액세스) 지역성을 활용하기 위해 프로그램 실행을 최적화합니다. 예를 들어 NUMA 인식 동적 로드 밸런싱을 수행하여 CPU 코어 간에 계산 부하가 고르게 분산되도록 합니다. GPU에서 Katana 그래프 엔진은 커널 실행 및 원자적 작업의 오버헤드를 줄이기 위한 성능 최적화를 통합합니다.

클러스터에서 실행하기 위해 KGE는 edge-cut 및 vertex-cut을 포함한 다양한 그래프 분할 정책을 사용하여 클러스터의 시스템 간에 그래프를 분할합니다. 애플리케이션별 그래프 파티셔닝 정책은 Katana 그래프 파티셔너에서 구현할 수 있습니다.

통신은 종종 그래프 분석 프로그램의 분산 메모리 실행에서 성능 병목 현상이 됩니다. 이를 방지하기 위해 Katana 그래프 엔진에는 그래프 컴퓨팅에 최적화된 통신 런타임이 있습니다.

Katana 핵심 그래프 라이브러리는 작업 효율적인 알고리즘을 구현하기 위해 동시 그래프 표현 및 동시 작업 목록과 같은 확장성이 뛰어난 동시 데이터 구조를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 데이터 과학자가 Python으로 새로운 애플리케이션을 작성하는 데 사용할 수 있으며, 분산된 이기종 실행을 위해 프로그램을 최적화하기 위해 기본 시스템에 맡길 수 있습니다.

Intel Xeon의 고성능 분석

플랫폼은 이제 최신 세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서와 Intel Optane 영구 메모리 기술을 활용하여 훨씬 더 작은 클러스터에서 대규모 그래프를 처리할 수 있습니다. 이는 온라인 소매업체, 금융 기관 및 ID 관리 회사를 포함하여 대규모 비정형 데이터 세트 및 그래프를 보유한 조직이 고객, 운영 및 기회를 이해하는 데 더 나은 지원을 제공할 것입니다.

Katana Graph의 플랫폼은 추가 수정 없이 Intel 딥 러닝 부스트가 포함된 2세대 및 3세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서에 즉시 배포할 수 있습니다. 3세대 Xeon 확장 가능 프로세서에서 Katana Graph의 솔루션은 더 적은 수의 컴퓨터를 사용하면서 훨씬 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있는 기능과 결합된 속도의 현저한 개선을 제공합니다.

Katana Graph 공동의 Keshav Pingali는 "Ketana Graph Engine이 Intel의 3세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서에서 이전 세대보다 최대 2배 빠르게 실행되고 최적화를 통해 훨씬 더 많은 성능을 제공한다는 점을 자랑스럽게 생각합니다."라고 말했습니다. - 설립자이자 CEO. "고객은 인텔과 긴밀히 협력하여 우리가 제공하는 고성능 분석 기능이 필요합니다."

Wei Li는 Intel을 대신하여 "Katana Graph는 최첨단 그래프 분석 엔진에서 3세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서의 혁신적인 아키텍처를 활용했으며 이는 흥미로운 소식입니다."라고 말했습니다. Intel의 아키텍처, 그래픽 및 소프트웨어 그룹에서 기계 학습 성능의 부사장 겸 총괄 책임자인 Li는 "대량 데이터 세트 처리와 관련된 문제를 해결함에 따라 우리의 상호 고객은 긴밀한 협력의 직접적인 혜택을 받을 것입니다."라고 덧붙였습니다.

증가된 속도와 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력 외에도 최종 사용자는 클러스터 크기 및 관리 비용 측면에서 상당한 절감 효과를 볼 수 있습니다. Katana Graph는 이것이 조직이 비정형 데이터에서 더 깊은 통찰력을 더 빠르게 수집하고 실행 가능한 인텔리전스를 사용하여 비즈니스를 확장하고 성장을 가속화할 수 있도록 최고의 그래프 소프트웨어 스택을 제공하는 사명의 일부라고 말했습니다.

Intel Capital, $28.5 펀딩 라운드 주도

카타나 그래프는 오스틴에 있는 텍사스 대학교 교수였던 핑갈리(Pingali)와 로스바흐(Rossbach)가 2020년에 설립했습니다. 그들은 개발자가 비정형 및 비정형 데이터를 대규모로 확장된 규모와 효율성으로 작업할 수 있도록 하는 그래프 알고리즘, 스토리지 및 하드웨어 가속의 획기적인 연구를 통해 가능해진 시너지 효과를 인식했습니다.

올해 초 이 회사는 WRVI Capital, Nepenthe Capital, Dell Technologies Capital 및 Redline Capital의 참여로 Intel Capital이 주도하는 2,850만 달러의 시리즈 A 자금 조달 라운드를 완료했습니다.

Intel Capital 관리 파트너인 Anthony Lim은 "Katana Graph의 플랫폼은 대기업이 대규모 비정형 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되며 소셜 네트워크에서 생물 의학 및 제약 연구에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 이러한 수요를 보고 있습니다. Katana Graph의 기술이 Intel Xeon 프로세서 및 Xeon 기반 클러스터에 최적화된 작년의 협업을 기반으로 Katana Graph의 새로운 자금 조달 라운드를 이끌게 된 것을 기쁘게 생각합니다.”

Dell Technologies Capital의 Scott Darling 사장은 Katana 플랫폼이 비정형 그래프 데이터의 데이터 폭주 문제를 해결하기 위해 전례 없는 규모와 성능으로 데이터 수집, 쿼리 및 분석을 통합하는 획기적인 솔루션이라고 말했습니다. 그는 또한 "오스틴에 있는 텍사스 대학교에서 Dell Technologies와 Katana Graph가 공유한 뿌리를 고려할 때 회사를 지원하게 된 것을 기쁘게 생각합니다."라고 덧붙였습니다.

한편, 업계 베테랑이자 투자자인 WRVI Capital의 창립 관리 파트너인 Lip-Bu Tan은 “초기 자본을 제공하고 Keshav Pingali 교수 및 Chris Rossbach 교수와 파트너 관계를 맺어 대규모 기업을 위한 가장 포괄적인 플랫폼을 제공하게 되어 기쁘고 영광입니다. -스케일 그래프 데이터 마이닝, 쿼리 및 분석."

Katana Graph는 작년에 제약, 핀테크, ID, 보안 및 EDA 시장에서 점점 더 많은 기업 고객을 추가했으며 빅 데이터 분석 시장의 강력한 추진력을 추가했습니다. 연구원들에 의해 설립된 이 회사는 또한 인텔의 에지 AI GM을 역임한 최고 비즈니스 책임자인 Farshid Sabet을 포함하여 성공적인 기술 비즈니스 또는 부서를 운영한 실적이 있는 상업 중심의 리더십 팀을 추가했습니다. 또한 Infosys의 설립자인 N. R. Narayana Murthy와 Procter &Gamble 및 Cisco의 이사인 Amy Chang이 Katana의 이사회 고문으로 합류했습니다.

Katana Graph의 핵심 가치 제안은 대규모 비정형 데이터를 처리하고 대규모 엔터프라이즈 데이터 세트 및 지식 그래프에서 복잡한 패턴 마이닝 워크로드를 통합하고 복잡한 그래프 AI, 그래프 패턴 마이닝 및 그래프 분석 알고리즘에 대한 탁월한 성능을 제공하는 기능입니다. x86 CPU, Arm CPU, GPU 및 기타 가속기를 포함한 이기종 컴퓨팅 리소스 클러스터를 지원합니다. 이 플랫폼을 통해 고성능 그래프 AI, 그래프 패턴 마이닝 및 그래프 분석 애플리케이션을 개발하고 그래프 쿼리와 원활하게 통합할 수 있습니다.