Intel und Cloudera beschleunigen Machine-Learning-Workloads
Die Integration von Apache Spark und Intel Math Kernel Library ermöglicht schnelleres Machine Learning mit mehr Daten und weniger Hardware
(pressebox) München/ Palo Alto (Kalifornien), 23.02.2017 - Cloudera kündigt eine gemeinsam mit Intel getestete Lösung an, die die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) und künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) erhöht. Benchmark-Tests mit Clouderas Apache Spark-Plattform und der seit kurzem verfügbaren Intel Math Kernel Library (Intel MKL) belegen den dadurch generierten Leistungssprung, den Machine Learning trotz größerer Datensätze in kürzerer Zeit und mit weniger Hardware erreicht. Damit können Organisationen ihre Investitionen in Predictive Analytics wesentlich beschleunigen.
Cloudera ist führend bei Entwicklung, Training und Dienstleistungen rund um Apache Spark. Das Open-Source-Framework erweitert das Konzept des maschinellen Lernens auf verteilten Systemen mit bekannten Werkzeugen und in beeindruckenden Größenordnungen. Mit vereinten Kräften verfolgen Cloudera und Intel die gemeinsame Mission, durch Big Data Management bessere Ergebnisse zu erzielen, indem sie Machine Learning smarter und einfacher zu implementieren machen. Durch die Kombination von Apache Spark, Intel MKL-Bibliotheken und Intels optimierter CPU-Architektur lassen sich Machine-Learning-Workloads jetzt schnell skalieren. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso akkurater arbeiten Lösungen für Machine Learning in den Bereichen Predictive Maintenance, Recommendation Engines, proaktiver Gesundheitsvorsorge und -überwachung sowie Risikoanalyse und Fraud Detection.
„Wir brauchen dringend mehr umfangreiche Machine-Learning-Modelle, um die dringendsten Geschäftsprobleme zu analysieren und zu lösen und die Gesellschaft voranzubringen”, sagt Amr Awadallah, Chief Technical Officer von Cloudera. „Immer mehr unserer Kunden nutzen Machine Learning; laut einer vor kurzem durchgeführten Studie zum Einsatz von Apache Spark sind es bereits über 30% der Studienteilnehmer. Mit der zunehmenden Verbreitung von Spark und durch unsere Zusammenarbeit mit Intel und der Nutzung der Intel MKL-Technologie wird Cloudera den branchenübergreifenden Einsatz von Apache Spark für Machine Learning weiter ausbauen.”
Ein Benchmark-Test, der die gemeinsam entwickelte Lösung mit OpenBLAS und F2J BLAS vergleicht, zeigt, dass Cloudera und Intel die führenden Hardware-Beschleunigungsbibliotheken in jedem Testdurchlauf übertroffen haben — bei mehr Performance und gleichzeitig geringeren Infrastrukturausgaben. Machine Learning hilft Clouderas Kunden, Voraussagen auf der Basis viel größerer Datensätze zu treffen. Transamerica beispielsweise nutzt die Cloudera Plattform, um Datenmodelle schneller testen und validieren zu können.
„Als langfristig zusammen arbeitende Partner, die gegenseitig in die Technologie des anderen investiert haben, war die Ausweitung unserer Bemühungen auf dem Gebiet der
künstlichen Intelligenz der nächste logische Schritt. Trotz erheblicher technischer Fortschritte und vermehrtem Einsatz in den letzten Jahren, scheint uns das Potential künstlicher Intelligenz noch unangetastet“, so Michael Greene, Vice President und General Manager System Technologies and Optimization der Software Services Group, Intel Corporation. „Cloudera, Intel und unser Ökosystem werden gemeinsam das Potential der künstlichen Intelligenz freisetzen.“
Weitere Informationen zum Benchmark-Test finden Sie hier.
Cloudera ist führend bei Entwicklung, Training und Dienstleistungen rund um Apache Spark. Das Open-Source-Framework erweitert das Konzept des maschinellen Lernens auf verteilten Systemen mit bekannten Werkzeugen und in beeindruckenden Größenordnungen. Mit vereinten Kräften verfolgen Cloudera und Intel die gemeinsame Mission, durch Big Data Management bessere Ergebnisse zu erzielen, indem sie Machine Learning smarter und einfacher zu implementieren machen. Durch die Kombination von Apache Spark, Intel MKL-Bibliotheken und Intels optimierter CPU-Architektur lassen sich Machine-Learning-Workloads jetzt schnell skalieren. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso akkurater arbeiten Lösungen für Machine Learning in den Bereichen Predictive Maintenance, Recommendation Engines, proaktiver Gesundheitsvorsorge und -überwachung sowie Risikoanalyse und Fraud Detection.
„Wir brauchen dringend mehr umfangreiche Machine-Learning-Modelle, um die dringendsten Geschäftsprobleme zu analysieren und zu lösen und die Gesellschaft voranzubringen”, sagt Amr Awadallah, Chief Technical Officer von Cloudera. „Immer mehr unserer Kunden nutzen Machine Learning; laut einer vor kurzem durchgeführten Studie zum Einsatz von Apache Spark sind es bereits über 30% der Studienteilnehmer. Mit der zunehmenden Verbreitung von Spark und durch unsere Zusammenarbeit mit Intel und der Nutzung der Intel MKL-Technologie wird Cloudera den branchenübergreifenden Einsatz von Apache Spark für Machine Learning weiter ausbauen.”
Ein Benchmark-Test, der die gemeinsam entwickelte Lösung mit OpenBLAS und F2J BLAS vergleicht, zeigt, dass Cloudera und Intel die führenden Hardware-Beschleunigungsbibliotheken in jedem Testdurchlauf übertroffen haben — bei mehr Performance und gleichzeitig geringeren Infrastrukturausgaben. Machine Learning hilft Clouderas Kunden, Voraussagen auf der Basis viel größerer Datensätze zu treffen. Transamerica beispielsweise nutzt die Cloudera Plattform, um Datenmodelle schneller testen und validieren zu können.
„Als langfristig zusammen arbeitende Partner, die gegenseitig in die Technologie des anderen investiert haben, war die Ausweitung unserer Bemühungen auf dem Gebiet der
künstlichen Intelligenz der nächste logische Schritt. Trotz erheblicher technischer Fortschritte und vermehrtem Einsatz in den letzten Jahren, scheint uns das Potential künstlicher Intelligenz noch unangetastet“, so Michael Greene, Vice President und General Manager System Technologies and Optimization der Software Services Group, Intel Corporation. „Cloudera, Intel und unser Ökosystem werden gemeinsam das Potential der künstlichen Intelligenz freisetzen.“
Weitere Informationen zum Benchmark-Test finden Sie hier.
