Tag: Sirius

Sirius firmy NVIDIA bije rekordy ClickBench dzięki akceleracji GPU

Rongchai Wang
15 Dec 2025 18:16

Sirius firmy NVIDIA, akcelerowany przez GPU silnik SQL dla DuckDB, ustanawia nowe benchmarki wydajności w ClickBench i demonstruje efektywność kosztową oraz szybkość dzięki innowacyjnemu wykonywaniu natywnemu dla GPU.

NVIDIA, we współpracy z Uniwersytetem Wisconsin-Madison, zaprezentowała Sirius, akcelerowany przez GPU silnik SQL, który ustanowił nowy benchmark wydajności w ClickBench. Silnik Sirius o otwartym kodzie źródłowym integruje się z DuckDB, bazą danych znaną ze swojej prostoty i szybkości, aby umożliwić wydajną analizę przy użyciu technologii GPU.

Partnerstwo i innowacje

DuckDB jest coraz częściej wykorzystywana przez firmy takie jak DeepSeek, Microsoft i Databricks, dzięki swojej wszechstronności i wydajności. NVIDIA i University of Wisconsin-Madison dostrzegły potencjał w zakresie zwiększenia wydajności i opracowały Sirius, aby zapewnić akcelerowaną przez GPU analitykę bez konieczności przebudowywania systemów baz danych od podstaw. Wykorzystując biblioteki NVIDIA CUDA-X, Sirius przyspiesza wykonywanie zapytań i oferuje znaczny wzrost wydajności i przepustowości w porównaniu z tradycyjnymi systemami opartymi na CPU.

Najważniejsze cechy architektury

Sirius działa jako natywny dla GPU backend wykonawczy dla DuckDB, nie wymagając żadnych modyfikacji w bazie kodu DuckDB. Wykorzystuje on potężne biblioteki NVIDIA, w tym cuDF i RAPIDS Memory Manager, do budowy swojego silnika wykonawczego. Integracja ta pozwala Sirius na ponowne wykorzystanie zaawansowanych podsystemów DuckDB przy jednoczesnym rozszerzeniu ich o akcelerację GPU, umożliwiając wydajne wykonywanie operacji SQL.

Rekordowa wydajność

W benchmarku analitycznym ClickBench, Sirius wykazał się rekordową wydajnością. Sirius, działający na superukładzie Grace Hopper GH200 firmy NVIDIA, przewyższył inne najlepsze systemy i osiągnął doskonałą efektywność kosztową i szybkość. W testach, Sirius zapewnił co najmniej 7,2-krotnie wyższą efektywność kosztową niż systemy wykorzystujące wyłącznie procesory CPU, podkreślając swoją zdolność do łatwej obsługi złożonych zapytań.

Przyszły rozwój

W przyszłości NVIDIA i jej partnerzy planują dalszy rozwój możliwości GPU w zakresie przetwarzania danych. Wysiłki skupią się na poprawie zarządzania pamięcią GPU, opracowaniu natywnych dla GPU czytników plików i ewolucji modelu wykonywania w kierunku skalowalnej architektury wielowęzłowej. Usprawnienia te mają na celu usprawnienie przetwarzania danych i zwiększenie skalowalności Siriusa, tak by mógł on przetwarzać zbiory danych w skali petabajtów.

Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje, odwiedź oryginał (nazwa źródła)(https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gpu-accelerated-sirius-achieves-record-setting-clickbench-record/).

Obraz źródłowy: Shutterstock