NVIDIA 的 Project Aether 利用 GPU 加速提升 Amazon EMR 上的 Apache Spark 工作负载

在数据处理方面的重大进展中，NVIDIA 宣布推出 Project Aether，这是一种工具，旨在将 Apache Spark 工作负载迁移到 Amazon Elastic MapReduce (EMR) 的 GPU 加速环境中。据 NVIDIA 官方博客称，这一进步有望提高处理速度和效率，解决传统 CPU 系统的局限性。

了解 Project Aether

Project Aether 是一套复杂的微服务套件，旨在自动化将 CPU Spark 任务转移到 GPU 加速环境。通过利用 RAPIDS 加速器，这一解决方案提供高速数据处理能力，最大限度地降低云基础设施成本和开发时间。该工具通过为 GPU 环境优化现有的 CPU 任务，实现无缝迁移。

与 Amazon EMR 的集成

Project Aether 与 Amazon EMR 的集成允许自动管理 GPU 测试集群和 Spark 工作负载的转换。对于希望优化数据处理能力而无需传统迁移手动开销的企业而言，这种集成至关重要。

设置和配置要求

要使用 Project Aether，用户需要拥有具有 GPU 实例配额的 AWS 账户和配置的 AWS CLI。此外，需要访问 Aether NGC，并提供特定的设置说明以确保顺利安装和操作。

工作流程和优化

迁移过程分为四个阶段：预测、优化、验证和迁移。工作流程首先评估现有 CPU Spark 任务的 GPU 加速可行性，然后自动测试和调优以确保最佳性能和成本效率。验证通过比较 CPU 和 GPU 任务的输出，确保数据完整性。

全面的报告和建议

Project Aether 提供详细的报告工具，可提供关于性能提升和成本节省的见解。用户可以通过 CLI 和 UI 访问这些报告，全面概览任务性能和迁移建议。

有关 Project Aether 及其如何改变您的数据处理能力的更多信息，请访问 NVIDIA 博客。