數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)導者NeuroBlade宣布其已經(jīng)與亞馬遜云科技（AWS）最新發(fā)布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例實現(xiàn)集成，該實例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術(shù)。此次合作通過NeuroBlade創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)，為云原生數(shù)據(jù)分析工作負載帶來了前所未有的性能和效率。

在EC2 F2實例上部署NeuroBlade加速技術(shù)，提供了一種與數(shù)據(jù)向云端遷移趨勢相契合的基于云的尖端解決方案。隨著大多數(shù)企業(yè)在云環(huán)境中管理數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)設(shè)施中提供針對數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的實例變得尤為重要，尤其是在AI與機器學習（AI/ML）時代，高效處理海量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

NeuroBlade的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)現(xiàn)已通過新發(fā)布的EC2 F2實例在亞馬遜云（AWS）上使用，也可以作為標準PCIe卡在本地無縫地安裝到現(xiàn)有服務器基礎(chǔ)設(shè)施中。這種靈活性使客戶能夠?qū)euroBlade的前沿加速技術(shù)集成到他們的數(shù)據(jù)平臺中，貼近數(shù)據(jù)測試并部署這項先進技術(shù)，實現(xiàn)更快速的決策、更優(yōu)的結(jié)果和更強的可擴展性。

NeuroBlade首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Elad Sity表示：“NeuroBlade分析加速技術(shù)與Amazon EC2 F2實例的集成是數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的關(guān)鍵性轉(zhuǎn)變。通過利用AMD FPGA與EPYC CPU的性能，我們得以幫助企業(yè)克服傳統(tǒng)以CPU為中心的系統(tǒng)限制，實現(xiàn)更快的查詢、更高的吞吐量和更低的TCO。這次合作改變了企業(yè)處理云原生分析的方式，為數(shù)據(jù)密集型工作負載解鎖卓越的性能與可擴展性?！?/p>

NeuroBlade的加速技術(shù)可通過Amazon EC2 F2實例幫助客戶快速評估其優(yōu)勢，包括更快的查詢處理、TCO的節(jié)約，以及通過更高效的數(shù)據(jù)分析處理增強服務能力。NeuroBlade解決方案與主流的開源查詢引擎如Presto和Apache Spark無縫集成，提供市場領(lǐng)先的查詢吞吐效率（QpH/$），客戶可以在數(shù)據(jù)分析工作負載中實現(xiàn)卓越的性能和可擴展性。

NeuroBlade還提供其加速技術(shù)與Prestissimo（Presto + Velox）和Apache Spark的參考集成。這些設(shè)置使客戶能夠運行TPC-H和TPC-DS等行業(yè)標準基準測試，或使用自有的數(shù)據(jù)集進行測試，有助于在同一云基礎(chǔ)設(shè)施上對加速和非加速實現(xiàn)進行比較，能夠清楚展示與CPU上最先進的本機矢量化處理相比，NeuroBlade加速技術(shù)的性能提升與成本效率。