NVIDIA GPU 解决了一线应用数量增长的大数据分析与搜索难题

 
 

Shazam、Salesforce.com 以及 Cortexica 均利用 GPU 来在消费级与商业应用中实现极具性价比的可扩展增长

2013 年 3 月 19 日— 美国加利福尼亚州圣何塞—GTC 2013 — NVIDIA 今天宣布,顶尖的企业与移动应用公司正在利用 GPU 来为消费级与商业应用程序解决大数据分析与高级搜索难题。

GPU 的传统用途是为高性能计算科学与工程应用程序处理大规模数据集与复杂算法,Shazam、Salesforce.com 以及 Cortexica 三家公司正站在扩展 GPU 用途的最前沿,超越了 GPU 的传统用途。 他们在诸多领域中依赖 NVIDIA® Tesla® GPU 加速器,其中包括音频搜索、大数据分析以及图像识别。

NVIDIA Tesla 加速计算事业部总经理 Sumit Gupta 表示: “GPU 加速器对那种有大量数据和计算的应用程序来说极具价值。越来越多提供移动服务与社交媒体的应用程序二者兼有,既有大量的数据,也有大量的计算。 这就促使他们的供应商在扩展其基础设施时转而使用 GPU 加速器已满足不断增长的需求。”

那是什么曲子?
Shazam 是 Apple App Store 与 Google Play 商店中的全球五大音乐应用之一。

它利用 GPU 加速器来从其 2700 万首乐曲的数据库中快速搜索和识别歌曲。使用手机或平板电脑,该应用程序的 3 亿多名用户可捕捉简短的音乐样本,然后与声学指纹进行比对。

每天有 1000 多万次歌曲搜索、每个周末有 200 万名新用户加入到这项服务中来,其数据库去年翻了一番,Shazam 正在快速增长。通过加速搜索与比对过程,Tesla GPU 让 Shazam 能够保持低成本的服务器基础架构,可随公司的迅猛增长而扩展。

Shazam Entertainment 首席技术官 Jason Titus 表示: “GPU 让我们能够在大大节约成本的情况下满足自己巨大的处理需求,与基于 CPU 的系统相比,GPU 让我们实现了两倍的性价比。 我们正在向已有的服务中添加数以百万计的视频和外语乐曲,而 GPU 加速器则为我们实现可扩展增长提供了一条途径。”

实时 Twitter 分析
Salesforce.com 利用 GPU 加速器来帮助思科、戴尔以及佳得乐等各大国际品牌,每天监测和分析 5 亿多条有关品牌、产品、服务以及支持问题的微博。

与基于 CPU 的同级系统相比,NVIDIA CUDA® GPU 让 Salesforce.com 能够将得出见解的时间缩短近 10 分钟。 此外,GPU 还能够提供足够的扩展空间,让该公司能够随着 Twitter 的迅猛增长和企业客户对高级社交媒体的需求增长而扩展。

看到,就搜到
Cortexica 的移动应用程序让消费者能够毫不费力地查找和购买自己喜爱的商品。 消费者可以利用手机或平板电脑拍下 T 恤衫或类似商品的照片,该应用程序就搜索服装的在线数据库,立即找到在线零售商可供消费者购买的匹配商品。

凭借 GPU 加速器,Cortexica 可以在最少的服务器硬件上运行复杂的视觉对象识别算法,以便在拥有百万图像的数据库中进行实时搜索。

Cortexica 首席执行官表示: “GPU 对于我们的成功而言至关重要。 GPU 加速器运行我们复杂的仿生算法比 CPU 快 30 倍,从而给我们的用户带来了最好、最快、最准确的消费体验。”

如需了解有关 NVIDIA Tesla GPU 的更多信息,敬请访问 Tesla GPU 网站。如需了解有关 CUDA 并行编程模型的更多信息或如需下载最新版本 C/C++ 工具包,敬请访问 CUDA 网站

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