Katana Graph、第3世代Intel Xeonで大規模グラフ分析を2倍高速化

高性能グラフ分析スタートアップのKatana Graphは、フラッグシップのKatana Graph Engine（KGE）が、Intelの第3世代Xeonスケーラブルプロセッサと同伴のOptaneパーシステントメモリプラットフォームに完全に最適化されたと発表しました。このアップグレードにより、新しいハードウェア上でグラフワークロードがほぼ2倍の速度向上を達成し、より小さなクラスタでより大規模なデータセットの処理を可能にします。

KGEは、CPUとGPUを単一の統合プラットフォームに融合する分散ランタイムです。数十億の頂点と数兆のエッジを持つウェブクロールグラフなど、大規模で不規則なデータセットに対する高度なグラフ分析、パターンマイニング、クエリをサポートします。水平スケーリングと高帯域幅メモリの両方を活用することで、単一マシンでは不可能なグラフを分析できます。

共同創業者のChris Rossbach氏とKeshav Pingali氏による10年以上の研究によって開発されたエンジンは、グラフ分割、NUMA対応ロードバランシング、GPUカーネル最適化における最先端技術を組み込んでいます。分割器はユーザー定義ポリシーでカスタマイズ可能で、通信ランタイムは分散グラフアルゴリズムを通常悩ませるオーバーヘッドを最小限に抑えます。

Python開発者向けには、KGEはスレッドセーフなグラフ表現やワークリストなど、高スケーラブルな並行データ構造を公開し、パフォーマンスを犠牲にすることなく迅速なプロトタイピングを可能にします。ランタイムはデータ分散、メモリ管理、クロスノード調整を自動的に処理し、データサイエンティストがアルゴリズム設計に集中できるようにします。

第3世代Xeonスケーラブルプロセッサでは、Katana Graphのプラットフォームは、より多くのコア数、より大きなキャッシュ階層、Intel Deep Learning Boostなどの最新マイクロアーキテクチャ改善を活用します。Optaneパーシステントメモリと組み合わせると、システムは実効DRAM容量を劇的に増加させ、高価な大規模クラスタの必要性をさらに減らします。

「私たちのエンジンは、前世代と比較して第3世代Intel Xeonでボックスから出してすぐに最大2倍の性能を発揮します」と、共同創業者兼CEOのKeshav Pingali氏は述べています。「Intelと密接に協力することで、エンタープライズ顧客（小売、金融、アイデンティティ管理など）が日々の分析で直接体感できる新たなレベルの効率を解き放ちました。」

Intelの機械学習パフォーマンス担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャのWei Li氏も熱意を共有しました：「Katana Graphは第3世代Xeonスケーラブルプロセッサの革新的アーキテクチャを活用し、グラフ分析性能にゲームチェンジングなブーストをもたらしました。私たちの協力は、顧客が最大の非構造化データ課題に取り組むのを支援します。」

生の速度を超えて、新しい最適化はクラスタフットプリントと運用コストを削減します。Katana Graphのミッションは、組織に最速で最もコスト効率の良いグラフソフトウェアスタックを提供し、非構造化データから実用的な洞察を抽出し、ビジネス成長を加速することです。

最近のマイルストーンでは、Katana GraphはIntel Capital主導でWRVI Capital、Nepenthe Capital、Dell Technologies Capital、Redline Capital参加のもと、シリーズAで2,850万ドルを調達しました。この資金調達は、製薬、フィンテック、アイデンティティ、サイバーセキュリティなどの分野における高性能グラフソリューションへの市場の食欲を裏付けています。

2020年にテキサス大学オースティン校の教授たちによって設立された同社は、学術的厳密さと商業的専門知識を組み合わせています。リーダーシップには、Intelの元エッジAI担当GMであるFarshid Sabet氏、Infosys創業者N.R.ナラヤナ・ムルティ氏、Cisco-P&GエグゼクティブのAmy Chang氏などのボードアドバイザーが名を連ねます。

Katana Graphのユニークな価値提案は、大規模非構造化データの処理、複雑なパターンマイニングのサポート、x86 CPU、Arm CPU、GPU、その他のアクセラレータを含むヘテロジニアスクラスタ上でのグラフAIと分析の優れたパフォーマンス提供にあります。