GFQL性能：释放向量化和GPU能力以实现可扩展的图分析

GFQL性能：释放向量化和GPU能力以实现可扩展的图分析#

GFQL，由Graphistry开发，通过利用向量化和GPU加速重新思考图分析。随着数据集从数千行增长到数十亿行，传统工具在没有重大基础设施投资的情况下难以跟上。GFQL正在改写这个故事。从在您的CPU系统上快速pip install graphistry开始，通过利用向量化和GPU的力量来更平滑地扩展，以处理历史上棘手的数据集。

源于现实世界的需求#

GFQL 源于我们团队在过去10年中在许多图客户项目中所面临的挑战。项目通常从可管理的数据集开始，随着规模的扩大，需要能够在不施加过高成本或复杂性的情况下扩展的工具。同样，传统的图解决方案通常需要添加额外的存储层基础设施和记录系统，这些系统会复制团队现有的标准数据库和数据仓库：太多项目因过早的分心和复杂性而夭折。

我们长期以来一直认识到计算层中CPU和GPU的未开发潜力以及缺乏有效的库来利用它们进行图分析。GFQL填补了这一空白。我们设计了GFQL，使其能够与图和数据框生态系统无缝集成，提供了一个更简单、统一和可扩展的解决方案，同时消除了对危险存储层绕道的需求。

图分析的新时代#

Graphistry 拥有获奖的开源数据可视化和 GPU 加速引擎的历史。通过 GFQL，我们将所学到的经验应用于图查询和分析，以实现对大小数据集的实时洞察。与一次处理一条路径的传统图数据库不同，GFQL 同时遍历整个集合。类似于 Clickhouse 和 Google BigQuery 等一流的分析型 CPU 数据库，我们的向量化方法最大限度地提高了吞吐量，从而大大减少了查询时间。

当与GPU加速结合时，GFQL的性能达到了Graph 500的水平，即使使用最便宜的云GPU。现代GPU可以并行执行数万个线程，而GFQL旨在充分利用这一能力。无论您是遍历具有数十亿条边的图还是运行复杂的算法，GFQL都将以前不切实际的任务转化为可管理的任务。

GFQL性能背后的三个简单理念#

GFQL性能的核心在于三项开创性技术：

面向集合的算法

GFQL 同时操作整个节点和边的集合，与旧版商业 Cypher 和 Gremlin 图查询引擎一次处理一条路径的方式不同。这种面向集合的方法，受到我们在加州大学伯克利分校的研究和我们在 GPU 方面的经验的启发，最大限度地提高了数据吞吐量并最小化了计算开销。小型查询保持交互性，而大规模图分析现在比以往任何时候都更加高效。

向量化列处理

GFQL 使用列式数据结构处理大规模并行批处理数据。这种方法优化了内存使用和计算效率，与传统基于行的系统相比，显著加快了数据处理速度。与 Apache Arrow 等尖端技术原生集成，即使在 CPU 上也能确保高性能，并且在跨系统移动大数据时具有异常快速的速度。

使用GPU进行大规模并行处理

旨在充分利用现代GPU中的数万个线程，GFQL能够快速处理复杂的图查询。这种大规模的并行性使得GFQL能够处理在典型CPU系统上不切实际的任务，例如触及数亿条边并对其进行计算的实时遍历。

从CPU到GPU的无缝扩展#

GFQL 允许您在标准CPU上开始分析图数据，无需专用硬件。随着数据的增长，您可以在不更改代码的情况下过渡到GPU加速。GFQL 智能地利用可用硬件来优化性能，确保无论是在单台机器上还是在集群中都能高效利用资源。

通过消除对额外基础设施的需求，GFQL减少了时间和费用，使您能够专注于从数据中提取洞察。这种无缝的可扩展性确保了随着项目的发展，GFQL能够适应您的需求。

为分析工作负载优化#

GFQL 在需要深度分析能力的场景中表现出色。它专为以下情况设计：

  • 图ETL和分析: 高效处理和转换大量图数据。

  • 机器学习与人工智能：加速基于图的机器学习和人工智能任务，利用GPU进行训练和推理。

  • 可视化：支持高性能的图形可视化，能够实时与复杂数据集进行交互。

通过专注于这些领域，GFQL满足了现代数据项目的需求，从初步探索到高级分析，而无需通常与大规模分析相关的开销。

基于Graphistry的专业知识#

Graphistry 在数据分析中利用 GPU 和向量化的声誉是众所周知的。GFQL 体现了这一专业知识，通过提供最大化 GPU 利用率并与 Apache Arrow 等开源技术集成的工具，填补了图和数据框生态系统中的空白。我们与 NVIDIA 的合作，包括他们对我们的团队的投资，确保了 GFQL 从优化的内核方法中受益，以实现顶级性能。

赋能您的数据旅程#

使用GFQL，您可以快速启动，更顺畅地扩展，并利用尖端的性能。它使您能够：

  • 立即在您现有的硬件上开始分析图表

  • 无需更改代码即可从CPU处理扩展到GPU处理

  • 高效处理从数千到数十亿条边的数据集

无论您是在分析社交网络、调查网络安全威胁，还是探索复杂的数据集，GFQL都能改变您处理图数据的方式，使复杂的分析变得易于访问和高效。

加入Graphistry社区#

我们邀请您加入我们的社区，致力于通过向量化和GPU计算的创新来推进图分析。让我们一起不断突破可能的界限！

—

下一步#