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ZILLIZ 星爵:基于 GPU 的大数据加速器的创业时机到了 | YQ Story

  

人工智能?#36125;?#20840;球每天产生的数据量呈指数级增长。据 IDC 统计,到 2020 年,全球数据总量将达到 44ZB(十万亿亿字节),中国的数据量将达到 8060 EB,占全球总?#24247;?18%。于此同时,企业希望通过数据分析的结果增强自身的运营能力,这就要求数据分析速度更快、更高效。


在这样的背景下,云启家族成员 ZILLIZ 渐渐展露了头角,作为一家自主研发、技术领先的 GPU 数据库厂商,ZILLIZ 扎根国内市场不断拓展着自己的创业版图。“各行各?#31561;?#30410;增长的数据处理需求与陈旧的数据库软硬件体系之间的矛盾,已经成为了人工智能?#36125;?#30340;主要矛盾。” 常年与数据打交道的 ZILLIZ 创始人星爵发现,GPU 性能改进的速度曲线,跟爆炸式的企业数据增长的曲线非常吻合。2016 年,星爵判?#24076;?span style="margin:0px;padding:0px;max-width:100%;line-height:1.5;box-sizing:border-box !important;word-wrap:break-word !important;">GPU 的大数据加速器的创业时机到了,他决定离开甲骨文,归国创业。


17 年 7 月底,云启资本执行董事陈昱第一次见到星爵时,基于共同的技术背景,和星爵进行了深入的交流。星爵对数据库技术、计算机软硬件架构演进的敏锐的?#26412;鹺投?#35265;,让云启很快就做出了投资 ZILLIZ 天使轮的决定。2017 年 8 月,ZILLIZ 获得云启资本领投的数千万人民币天使轮投资。2018年5 月 31 日,ZILLIZ 完成 1000 万美元的 A1 轮融资,云启资本继加持。


今天,我们与大家分享和 ZILLIZ 的访谈。在人工智能?#36125;?#25317;有世界范围内最大的数据体量、最复杂的使用场景、最多的数据分析需求的中国,ZILLIZ 是如何推动技术进步的。


1.就 ZILLIZ 目前所处的大数据行业行业来说,你们主要解决什么行业问题?


星爵:我们现在处于人工智能?#36125;?#20840;球每天产生的数据量呈指数级增长。尤其企业希望通过数据分析的结果增强自身的运营能力,这就要求数据分析速度更快、更高效,市场需求是比较高的。


尽管市面上已经有一些基于 CPU 的大数据解决方案,已经能处理大量数据,但 CPU 处理器更新迭代的速度已经不能如摩尔定律预测一样定期翻倍,最后必然不能完全满足企业实时分析、高性价比的数据处理需求。简单来说,人工智能?#36125;?#30340;主要矛盾,是各行各?#31561;?#30410;增长的数据处理需求与陈旧的数据库软硬件体系之间的矛盾。


把数据库搬到 GPU ?#24076;?#25928;率提高 100 倍



2.GPU 相对于 CPU 的优势有哪些?ZILLIZ 的核心优势在哪?


星爵:GPU 相较于 CPU 的十几核来说,可以?#24615;?#25968;千个处理单元。如何运用 GPU 加速数据处理速度,其实在 2006 年的时候就已经是一个学术热点,但是经过近十年的工业探索,GPU 数据库才真正具备了工业化实力。实际?#24076;珿PU 性能改进的速度曲线,跟爆炸式数据增长的曲线非常吻合。我们?#24378;?#20197;预见 GPU 数据库早晚的技术成熟并且工业化的。


ZILLIZ 的优势之一,我觉得是选择切入 GPU 数据库市场的时间节点恰到好处。早期技术萌芽期,并不是一个好的进入时期,尤其上层软件受下层硬件的?#38469;PU 最早主要用于图像渲染,多应用在游戏领域,使用范围比较窄。随着深度学习技术在 2012 年?#32784;?#30772;,它的大规模并行计算能力才开始在人工智能?#36125;?#24432;显价值,GPU 马上就成为主流处理器之一。


之前 GPU 市场?#21344;?#31243;度不佳,基于 GPU 的数据库多年来一直没发展起来。而现在英伟达等芯片厂商已经把 GPU 的生态搭建起来,帮助开发者把门槛降低。任何人都可以在上面开发应用,就像?#32972;?#30340;安卓系统?#21344;?#19968;样,现在我们就有了实现 GPU 数据库的苗头。我相信基于 GPU 的大数据加速器的创业时机基本到了。


最显著与传统的 CPU 数据库相比,ZILLIZ 基于 GPU 的 OLAP 数据库系统,可以将数据处理效率提高 30-100 倍,同时降低 10 ?#38431;?#20214;成本、20 倍计算能耗。过去互联网公司做 BI 报表需要 30 分钟到一小时,工作人员点击操作按钮后就可以去吃饭喝咖啡了。而 ZILLIZ 系统可以将时间缩短为 3-5 秒,提升整个工作流程。


用无?#26143;?#31227;解决部署?#20064;?#30171;点



3.美国已经统治了数据库市场不少年了,大玩家也不少了,ZILLIZ 如何?#19994;?#31361;破口,打破?#31361;?#39038;虑,获得争取?#31361;?#30340;信任?


星爵:一方面是我?#24378;?#34385;到?#31361;?#30340;体验,重点考量部署的便捷性。一个技术应用本质上要服务于业务需求,我们希望用户在接入我们的新数据库时,他的业务层面不会发生改变。所以在产品设计之初,研发团队就有针对性地将 ETL 工具做了相应的兼容,并提供标准的 SQL 接口。


还有一部分私有部署的?#31361;В?#25105;们推出搭载英伟达 GPU 芯片的一体机方案。因为采用 IBM 与英伟达合作开发的 NVLink 技术作为支撑,提升了数据在 CPU 与 GPU 处理器之间的传输速度,不会给?#31361;?#24102;来麻?#22330;?#29978;至于,针对将数据部署在云端的?#31361;В?#25105;们也可以为其提供 PaaS 服务,在云端为?#31361;?#25552;供服务,从而使?#31361;?#19981;需要采购 GPU 硬件设备就可以使用。


4.安全性和?#31995;?#30340;迁移成本,使更多的顾客能够?#21028;?#36873;择 ZILLIZ?


星爵:这个是一大方面。另外,我们选择侧重于决策支持的 OLAP 数据库,不只是因为计算密集型的 OLAP 需要分析大量数据,与 GPU 计算力的结合更为成熟,也因为 OLAP 是 AI 应用的底层支撑。我们还提供数据库系统和人工智能计算框架之间的直接数据通道,将人工智能处理引擎融合进数据库执行引擎,提供集数据存储、管理、分析和人工智能处理于一体的 OLAP 数据库系统。这一技术还处于高速增长阶段,数据的存储和处理与人工智能处理之间相互分离,是人工智能?#36125;?#25968;据处理?#32784;?#28857;之一。目前分析师和数据科学家有将近 80% 的工作时间被浪费在数据 ETL ?#24076;?#32780;我们打通了数据库系统和人工智能计算框架之间的数据通道,提高了 AI 端到端的处理性能。


数据库的未来在中国



5.对于 ZILLIZ 的未来你是如何规划的?


星爵:目前还是要做好自己的工作。我们想要在不同的应用领域,比如金融、政府、电信、游戏、电商、物联网、零售、物流、能源、医疗等,都尝试一下。目前我们已经与金融、电信、公安、互联网头部机构经历了一年的 POC,产品迭代也达到 2.0 了,希望我们的产品能够继续进步。


我坚信,数据库的未来一定是在中国。人工智能?#36125;?#24471;益于人口基数、基础架构,中国拥有世界范围内最大的数据体量、最复杂的使用场景、最多的数据分析需求,这必然会倒推技术的进步。所以不出意?#24076;?#23601;像微软、甲骨文会在美国出现那样,中国也将会成为 GPU 数据库巨头的摇篮,我也希望 ZILLIZ 能够走得领先,走得更远。

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