英特尔持久内存技术可以帮助客户克服数据移动和存储瓶颈
英特尔和katana graph今天宣布合作，双方将对katana graph引擎在英特尔系列产品上进行移植和优化，这些产品包括英特尔？至强？可扩展处理器、基于至强的计算群集以及即将推出的英特尔独立gpu系列，包括代号为“ponte vecchio”的gpu。英特尔和katana graph将利用高性能、横向扩展的并行计算，帮助客户以无与伦比的效率解决大规模非结构化数据问题。
大规模、非结构化数据集经常应用于社交网络分析、安全和认证、电子芯片设计工具、生物医学和制药应用（基因网络分析和医学知识图形挖掘）以及用于模拟传染病传播的流行病学研究中。英特尔广泛的技术生态系统可以帮助客户在数据周期的每个阶段实现分析加速。例如，英特尔至强可扩展处理器可以高速分析大量数据，同时英特尔？傲腾？持久内存技术可以帮助客户克服数据移动和存储瓶颈。
“为了对大型非结构化数据进行深入分析并大规模使用，需要在cpu和gpu上同时部署和执行。我们与katana graph的合作将加快图形分析在英特尔产品的应用，包括市场领先的英特尔至强可扩展处理器以及即将推出的gpu产品，使更多客户从图形计算中受益，”英特尔公司架构、图形与软件副总裁、机器学习性能总经理wei li表示。
katana graph引擎是纵向扩展和横向扩展分析领域的佼佼者，它可以在多种平台和技术组合上运行，包括x86 cpu的大型计算集群、具有英特尔傲腾持久内存的大型内存系统、单节点或多节点gpu平台或这些技术的任意组合。此外，它还可以扩展到生产集群中的数百台机器上。
katana graph的首席执行官兼联合创始人keshav pingali表示：“在大型、非结构化数据集上进行计算是未来的范例。与该领域的其他公司不同，katana有专门的高级编程模型以及针对处理图形和超图应用程序的运行系统。这就是为什么我们的分析库比其他供应商的解决方案快几个数量级的原因。我们很高兴能与英特尔合作，为我们共同的客户带来高性能、可扩展的图形计算。”
katana graph引擎已经被客户使用，包括：
·一家大型国防承包商正在使用katana graph，通过在计算机网络中部署实时入侵检测系统来解决安全问题。由该系统构建的在线交互图像展示了网络用户如何彼此交互以及与网络资源交互。
·电子设计自动化公司正在评估由katana graph来实行高性能并行模块，以此来解决电子电路设计问题，包括逻辑综合、超图分区、布局和全局布线。图形引擎也被用于构建非结构化展示，从而对covid-19传播的污染和流行病学研究项目进行建模。
·各类基础架构部署模型（例如本地部署、混合和大型云平台，包括aws和microsoftazure）都支持katana graph的企业系统。该系统提供了一个功能全面的图形数据库，该数据库具有可扩展的并行查询，用于长时间运行的计算的执行以及对知识图谱的广泛支持。
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