Katana Graphは、第3世代IntelXeonの分析エンジンを最適化します

大規模な非構造化データセットの処理に焦点を当てた高速グラフ分析スタートアップであるKatanaGraphは、新しい第3世代IntelXeonスケーラブルプロセッサおよびメモリシステム用にグラフエンジンを最適化したと発表しました。

Katana Graphエンジン（KGE）は、CPUとGPUの異種クラスターでの高速グラフ分析、パターンマイニング、クエリのプラットフォームであり、Webクロールグラフなどの最大のグラフを処理するための比類のないコンピューティング機能を提供します。数十億の頂点と数兆のエッジがあります。高性能のグラフアルゴリズムを使用して、大規模な非構造化データセットから実用的な洞察を抽出します。スケールアウトは、単一のマシンで可能であるよりも大きなグラフのプロパティを分析するために、より多くの集約された計算能力とDRAMを提供します。

KGEには、パーティショナー、通信、仮想化、およびストレージテクノロジーのモジュールが付属しており、共同創設者のChrisRossbachとKeshavPingaliによるグラフテクノロジーと高性能コンピューティングに関する10年以上の高度な研究の集大成です。 KGEは、テキサス大学オースティン校にあるPingaliのインテリジェントソフトウェアシステムグループで実施された研究に基づいています。このグループは、大規模な非構造化データを使用するアプリケーションの並列プログラミングモデル、コンパイラ、ランタイムシステムに取り組んでいます。

CPUでは、Katanaランタイムシステムがプログラムの実行を最適化して、NUMA（不均一なメモリアクセス）の局所性を活用します。たとえば、NUMA対応の動的負荷分散を実行して、計算負荷がCPUのコア間で均等に分散されるようにします。 GPUでは、Katanaグラフエンジンにパフォーマンスの最適化が組み込まれており、カーネルの起動とアトミック操作のオーバーヘッドを削減します。

クラスターで実行する場合、KGEは、エッジカットや頂点カットなどのさまざまなグラフ分割ポリシーを使用して、クラスター内のマシン間でグラフを分割します。アプリケーション固有のグラフ分割ポリシーは、カタナグラフ分割ツールで実装できます。

グラフ分析プログラムの分散メモリ実行では、通信がパフォーマンスのボトルネックになることがよくあります。これを回避するために、Katanaグラフエンジンには、グラフコンピューティング用に最適化された通信ランタイムがあります。

Katanaコアグラフライブラリは、同時グラフ表現や同時ワークリストなどの高度にスケーラブルな同時データ構造を提供して、作業効率の高いアルゴリズムを実装します。これらのライブラリは、データサイエンティストがPythonで新しいアプリケーションを作成するために使用でき、基盤となるシステムに任せて、分散型の異種実行用にプログラムを最適化します。

IntelXeonでの高性能分析

プラットフォームは、最新世代のIntelXeonスケーラブルプロセッサとIntelOptane永続メモリテクノロジを利用して、はるかに小さなクラスタで大規模なグラフを処理できるようになりました。これにより、オンライン小売業者、金融機関、ID管理会社など、構造化されていない巨大なデータセットとグラフを使用する組織が、顧客、運用、機会を理解する上でより適切にサポートされます。

Katana Graphのプラットフォームは、追加の変更を必要とせずに、Intelディープラーニングブーストを備えた第2世代と第3世代の両方のIntelXeonスケーラブルプロセッサにそのまま展開できます。第3世代のXeonスケーラブルプロセッサでは、Katana Graphのソリューションにより、速度が大幅に向上し、より少ないマシンでより大きなデータセットを処理できるようになります。

「当社のKatanaGraph Engineは、Intelの第3世代Intel Xeonスケーラブルプロセッサで、すぐに使用できる前世代の最大2倍の速度で動作し、最適化によってさらに高いパフォーマンスを提供できることを誇りに思います」とKatana GraphcoのKeshavPingali氏は述べています。 -創設者兼CEO。 「私たちの顧客は、インテルと緊密に連携することで解き放つ高性能の分析機能を必要としています。」

Intelを代表して、Wei Li氏は、「Katana Graphは、最先端のグラフ分析エンジンで第3世代IntelXeonスケーラブルプロセッサの革新的なアーキテクチャを活用しました。これはエキサイティングなニュースです。」インテルのアーキテクチャ、グラフィックス、ソフトウェアグループの機械学習パフォーマンスのバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるLiは、次のように述べています。

速度の向上と大量のデータを処理する機能に加えて、エンドユーザーはクラスターサイズと管理コストの面で顕著な節約も見られます。 Katana Graphは、これが最高のグラフソフトウェアスタックを提供するという使命の一部であり、組織が非構造化データからより深い洞察をより迅速に収集し、その実用的なインテリジェンスを使用してビジネスを拡大し、成長を加速できるようにすることを目的としています。

インテルキャピタルは28.5ドルの資金調達ラウンドをリードしています

Katana Graphは、テキサス大学オースティン校の教授であったPingaliとRossbachによって2020年に設立されました。彼らは、グラフアルゴリズム、ストレージ、ハードウェアアクセラレーションの研究の飛躍的進歩によって可能になった相乗効果を認識しました。これにより、開発者は不規則で構造化されていないデータを大幅にスケールと効率を高めて操作できるようになります。

今年の初めに、同社はWRVIキャピタル、ネペンテキャピタル、デルテクノロジーズキャピタル、レッドラインキャピタルの参加を得て、インテルキャピタルが主導する2,850万ドルのシリーズAラウンドを完了しました。

インテルキャピタルのマネージングパートナーであるAnthonyLim氏は、次のように述べています。「Katana Graphのプラットフォームは、大企業が大規模な非構造化データセットを理解するのに役立ちます。この需要は、ソーシャルネットワークから生物医学や製薬の研究まで、さまざまな業界で見られます。昨年、KatanaGraphのテクノロジーがIntelXeonプロセッサとXeonベースのクラスタ向けに最適化されたコラボレーションに基づいて、KatanaGraphの新しい資金調達ラウンドを主導できることを嬉しく思います。」

Dell TechnologiesCapitalの社長であるScottDarling氏は、Katanaプラットフォームは、データの取り込み、クエリ、分析を前例のない規模とパフォーマンスで統合し、非構造化グラフデータのデータ大洪水の問題に対処する画期的なソリューションであると述べました。 「DellTechnologiesとKatanaGraphがテキサス大学オースティン校に共通のルーツを持っていることを考えると、会社を支援できることにも興奮しています。」

一方、業界のベテランであり投資家でもあるWRVICapitalの創設マネージングパートナーであるLip-BuTanは、次のように述べています。 -スケールグラフデータマイニング、クエリ、分析。」

Katana Graphは昨年、製薬、フィンテック、アイデンティティ、セキュリティ、EDAの各市場でますます多くの企業クライアントを追加し、ビッグデータ分析市場でも勢いを増しています。研究者によって設立された同社は、IntelのエッジAIのGMであった最高経営責任者であるFarshid Sabetを含む、成功したテクノロジービジネスまたは部門を運営した実績を持つ商業中心のリーダーシップチームも追加しました。さらに、Infosysの創設者であるN. R. Narayana Murthyと、Procter＆GambleおよびCiscoの取締役であるAmy Changが、Katanaの取締役顧問として加わりました。

Katana Graphの重要な価値提案は、大規模な非構造化データを処理し、複雑なパターンマイニングワークロードを大規模なエンタープライズデータセットとナレッジグラフに統合する機能と、複雑なグラフAI、グラフパターンマイニング、グラフ分析アルゴリズムの優れたパフォーマンスです。 x86 CPU、Arm CPU、GPU、その他のアクセラレータを含むコンピューティングリソースの異種クラスターをサポートします。そのプラットフォームにより、高性能のグラフAI、グラフパターンマイニングおよびグラフ分析アプリケーションの開発、およびグラフクエリとのシームレスな統合が可能になります。