Starburst Torin führt SQL nativ auf NVIDIA-GPUs aus und bietet eine bis zu 7-mal schnellere Abfrageleistung, um KI-Agenten zu beschleunigen und Datenteams die Möglichkeit zu geben, mehr Workloads auszuführen, ohne Daten zu verschieben oder bestehende SQL-Abfragen oder Anwendungen zu ändern.
Starburst gab heute die begrenzte allgemeine Verfügbarkeit von Starburst Torin, bekannt, einer GPU-nativen, auf Trino basierenden Analyse-Engine für Starburst Enterprise. Torin basiert auf NVIDIA cuDF und beschleunigt SQL-Workloads durch native GPU-Ausführung, wodurch eine bis zu 7-mal schnellere Abfrageleistung erzielt wird.1 Als Ergänzung zur bestehenden CPU-Engine von Starburst bietet Torin Unternehmen die Flexibilität, Workloads auf CPUs oder GPUs auszuführen, ohne bestehende Trino-SQL-Abfragen, Anwendungen oder Agenten ändern zu müssen.
KI-Agenten verursachen eine besondere Art von Belastung für Datenplattformen. Eine einzelne Agentaufgabe kann eine Kette abhängiger Abfragen auslösen, wobei Verzögerungen bei einer Abfrage den gesamten Workflow verlangsamen können. Diese Engpässe wirken sich auch auf interaktive Analysen aus und erschweren es, Daten zu untersuchen, Ergebnisse auszuwerten und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Eine schnellere Abfrageausführung hilft Agenten, analytische Aufgaben früher abzuschließen, verbessert die Reaktionsfähigkeit der Benutzer und ermöglicht es Teams, mehr Workloads auf der verfügbaren Infrastruktur auszuführen.
Gleichzeitig investieren Unternehmen in die KI-Infrastruktur von NVIDIA, um die Datenverarbeitung für das Zeitalter der Agenten zu beschleunigen. Torin erweitert diese Investitionen auf die SQL-Analyse, ohne dass eine neue Datenplattform erforderlich ist.
"Geschwindigkeit ist entscheidend wegen der Möglichkeiten, die sie eröffnet deshalb haben wir Starburst Torin entwickelt. KI-Agenten führen Dutzende oder Hunderte von Abfragen durch, um eine einzige Aufgabe zu erledigen. Schnellere Abfragen bedeuten daher, dass Agenten mehr Arbeit erledigen, Teams mehr Workloads ausführen und das Unternehmen schneller Ergebnisse erzielt", sagte Justin Borgman, Mitbegründer und CEO von Starburst.
In Starburst-Benchmarks führte Torin TPC-H-Abfragen auf NVIDIA Blackwell-GPUs bis zu 7-mal schneller aus, wobei die schnellste Abfrage 11,4-mal schneller lief. Bei ClickBench lieferte eine NVIDIA L4-GPU-Instanz den 3,4-fachen Durchsatz der CPU-Baseline bei ähnlichen stündlichen Hardwarekosten.1
Torin ist das Ergebnis einer engen technischen Zusammenarbeit zwischen Starburst und NVIDIA. Starburst entwickelte die SQL-Operatoren von Torin auf Basis von NVIDIA cuDF, und die Ingenieure von NVIDIA steuerten cuDF-Fachwissen sowie Anleitungen zur Optimierung für NVIDIA Blackwell GPUs bei. Die Ergebnisse machen die beschleunigte Datenverarbeitung von NVIDIA für die SQL-Teams zugänglich, die Starburst bereits nutzen. Auf der CPU-Seite unterstützt die CPU-Engine von Starburst Enterprise auch die NVIDIA Vera-CPU, die im März auf der GTC angekündigt wurde. Beim TPC-H-Benchmark von Starburst mit SF1000 führte Vera die Abfragen 1,5-mal schneller aus als eine führende x86-CPU und benötigte etwa 33 weniger CPU-Sekunden pro Abfrage.2
"Analytik- und KI-Agenten stellen immer höhere Anforderungen an Datenplattformen, und nur durch beschleunigte Datenverarbeitung können diese Schritt halten. Durch die Entwicklung von Starburst Torin auf Basis von NVIDIA cuDF ermöglicht Starburst seinen Kunden, ihre bestehenden SQL-Abfragen auf NVIDIA-GPUs auszuführen, ohne Daten verschieben, Workflows neu aufbauen oder Governance-Kontrollen ändern zu müssen", sagte Todd Mostak, Senior Director of Analytics and Data Intelligence bei NVIDIA.
Schnelle Abfragen sind nur die Hälfte dessen, was Agenten benötigen. Sie benötigen außerdem einen Kontext, dem sie vertrauen können, und Starburst arbeitet mit NVIDIA zusammen, um diesen Bedarf zu decken. Um stark regulierten Kunden aus dem Finanzdienstleistungssektor zuverlässige Geschäftserkenntnisse in natürlicher Sprache zu liefern, arbeitet Starburst daran, die offenen Modelle NVIDIA Nemotron Retriever und NVIDIA Kumo in Starburst AIDA zu integrieren. Beide sind Teil der neuen NVIDIA Agent Knowledge Foundation, die offene Modelle und beschleunigte Bibliotheken innerhalb des NVIDIA Agent Toolkits bereitstellt und Agenten dabei unterstützt, relevanten Kontext abzurufen, fundierte Antworten zu generieren, Ergebnisse zu analysieren und vorherzusagen sowie Maßnahmen zu optimieren. Diese Arbeit wird dazu beitragen, die Kontextvorhersagen zu verbessern, die für die Betrugserkennung, die Überwachung von Kreditrisiken und das "Know-Your-Customer"-Onboarding (KYC) verwendet werden.
Starburst ist auf der GTC Berlin am Stand 3072 vertreten. Am Donnerstag, dem 22. Oktober, um 16:00 Uhr MESZ nimmt Justin Borgman an einer Podiumsdiskussion zum Thema "Beschleunigte Datenverarbeitung für KI-Workloads" teil.
Über Starburst
Starburst liefert Unternehmensintelligenz in großem Maßstab, indem es Organisationen einen sicheren, kontrollierten Zugriff auf all ihre Daten ermöglicht, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind. Die Starburst-Plattform wurde für verteilte Datenumgebungen über lokale Systeme, mehrere Clouds und hybride Architekturen hinweg entwickelt und unterstützt Unternehmen dabei, KI und Analysen ohne die Kosten, die Komplexität und die Einschränkungen einer herkömmlichen Datenkonsolidierung zu nutzen.
Durch die Ermöglichung eines föderierten Zugriffs auf den vollständigen Unternehmenskontext hilft Starburst KI-Plattformen, Anwendungen und Teams dabei, mit vertrauenswürdigen, verwertbaren Daten von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb überzugehen. Führungskräfte profitieren von schnelleren Erkenntnissen, einer engeren Zusammenarbeit und größerer Sicherheit bei Entscheidungen, die auf vollständigen und kontrollierten Daten basieren. Starburst basiert auf offenen Standards wie Trino und Apache Iceberg, lässt sich in bestehende Technologien integrieren und hilft Unternehmen dabei, eine Anbieterabhängigkeit zu vermeiden.
Führende Unternehmen in mehr als 60 Ländern, darunter Comcast, Citigroup und vier der fünf weltweit größten Banken, vertrauen auf Starburst, um ihre Unternehmensintelligenz voranzutreiben. Weitere Informationen finden Sie unter starburst.ai.
Weiterführende Ressourcen:
Lesen Sie den Blogbeitrag von Martin Traverso, CTO von Starburst und Mitentwickler von Trino: AI Agents Are Outgrowing the Converged Data Platform
Starburst und NVIDIA Überblick
1 Die TPC-H- und ClickBench-Ergebnisse in dieser Pressemitteilung stammen aus den im Starburst-Engineering-Blog veröffentlichten Tests. "Bis zu 7-fach" bezieht sich auf dieselben TPC-H-Tests auf denselben NVIDIA Blackwell-GPUs, die auf Starburst Enterprise 483-e ausgeführt wurden. Die Benchmarks wurden auf AWS in einer Entwicklungsumgebung auf Ein-Knoten-Konfigurationen durchgeführt, wobei auf Warm-up-Läufe gemessene Läufe folgten. Die Beschleunigungen sind geometrische Mittelwerte der Verhältnisse pro Abfrage. TPC-H wurde auf g7e.4xlarge-Instanzen und ClickBench auf g6.4xlarge-Instanzen ausgeführt, im Vergleich zu einer m8g.8xlarge-CPU-Baseline. Die Kostenangaben beziehen sich ausschließlich auf die Hardware und schließen Softwarelizenzen aus. Die Ergebnisse variieren je nach Workload und Bereitstellung. Quelle: Starburst-Engineering-Blog.
2 Die Benchmarks wurden in einer Entwicklungsumgebung auf Ein-Knoten-Konfigurationen mit 88 physischen Kernen 176 Threads für NVIDIA Vera und 96 physischen Kernen 192 Threads für Intel Xeon 6 auf Starburst Enterprise 483-e durchgeführt, wobei jeweils eine Abfrage nach der anderen ausgeführt wurde. Als Workloads dienten TPC-H (22 Abfragen). NVIDIA Vera (Single-Socket) lief gemessen an der Wall-Time pro Abfrage 1,48-mal schneller als eine Intel Xeon 6-Instanz und benötigte etwa 33 weniger CPU-Sekunden pro Abfrage. Die Ergebnisse variieren je nach Workload und Bereitstellung.
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