הביקוש למחשוב AI באירופה שלש את עצמו במהלך 2025, ודחף ספקיות Neocloud להתרחב בקצב חסר תקדים. אך מעבר לאתגר הקיבולת, ארגונים אירופיים מתמודדים עם בעיה מבנית: האצת עומסי עבודה חייבה אותם להסתמך על ספקי ענן גלובליים שחברות האם שלהם כפופות לסמכויות שיפוט מחוץ לגבולות האיחוד. שיתוף הפעולה בין שתי החברות מיועד לפתור בדיוק את הפער הזה על ידי שילוב ה-APU של ספידאטה עם תשתית הענן האירופאית של נבול, תוך הפחתת עלויות בעבודות Apache Spark ושמירה על הנתונים תחת תחום השיפוט והסמכות של האיחוד.

ה-APU של ספידאטה תוכנן מהיסוד עבור עומסי עבודה של Big Data ואנליטיקה. בשונה מ-CPU ו-GPU, הוא מבצע פעולות Apache Spark SQL ישירות בסיליקון, שאילתות מורכבות, חיבורים ואגרגציות מתבצעות בחומרה ולא בזיכרון, וכאשר הוא פועל לצד ה-CPU וה-GPU הוא מביא לשיפורי ביצועים של עד פי 100 לעומת חלופות קיימות. מעבר לעומסי ETL, המעבד מזרז הכנת נתונים לאימון AI, שאילתות RAG ו-TAG בזמן אמת, ואספקת נתונים מובנים למודלי שפה. בפריסה אחת אצל לקוח בתחום עיבוד נתוני AI, המערכת החליפה 38 שרתים ב-3 בלבד, עם ירידת עלויות של למעלה מ-90%.

נבול תטמיע את ה-APU ברשת מרכזי הנתונים שלה באירופה, המופעלים באנרגיה מתחדשת, ותציע אותו כחלק מפלטפורמת הנתונים שלה לצד תשתיות ה-AI הקיימות.

עדי גלוון, מנכ"ל ספידאטה: "רוב השיח על AI עוסק כיום בשאלת הביצועים, והמהירות, ורבים שוכחים שבסופו של דבר מדובר גם בסוגייה כלכלית. ה-APU מפחית בצורה משמעותית את כמות השרתים ואת עלויות ההפעלה של עומסי אנליטיקה שחברות מתמודדות איתם היום, ובמקביל מאפשר להאיץ את זמן העיבוד. השילוב של ה-APU עם ענן אירופאי מאפשר לארגונים לשפר גם את ה-P&L וגם להבטיח את השליטה בנתונים תחת סמכות האיחוד האירופי ללא חשש".

ארנולד ג'ופר, מנכ"ל Nebul: "עבור החברות האירופאיות, ריבונות היא לא רק ערך, היא דרישה תפעולית. ריבונות נתונים אמיתית חורגת מעבר לציות ל-GDPR ומרכזי נתונים מבוססי EU, היא כוללת מבנה בעלות, שליטה תפעולית וסמכות שיפוט. הלקוחות שלנו רוצים לדעת מי בעל התשתית, מי מפעיל אותה ומי יכול לגשת אליה. עם ספידאטה אנחנו יכולים לספק את הביטחון הזה לצד שיפור ביצועים משמעותי."

הפוסט ספידאטה ונבול מכריזות על APU פרוס בתשתית ענן ריבונית אירופאית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שבב ה-APU של ספידאטה מאיץ את עומס העבודה הפרמצבטי המורכב מ-90 שעות עם מעבדי CPU רגילים ל-19 דקות בסימולציה

ספידאטה, שיחידת עיבוד האנליטיקה (APU) הראשונה מסוגה שלה נועדה להאיץ עומסי עבודה אנליטיים של ביג דאטה בתעשיות שונות, הודיעה על תוצאות סימולציה של ה-APU שלה על עומס עבודה של ניתוח מורכב בתעשיית התרופות. באמצעות ה-APU, הניתוח הושלם תוך 19 דקות, בהשוואה ל-90 שעות בעת שימוש במעבד מרכזי, תוצאה מהירה פי 280.

ניתוח דמיון מורכב הוא עומס עבודה מרכזי בתהליך גילוי התרופה. עם זאת, כמו עומסי עבודה מורכבים רבים, ליחידות עיבוד כלליות לוקח זמן רב לחשב שאילתות ניתוח ביג דאטה. הדבר נובע בעיקר משלושה צווארי בקבוק עיקריים: קלט/פלט, עיבוד וזיכרון. על ידי האצת פונקציות מורכבות לחיזוי אינטראקציות בין תרופות למטרות, שבב Speedata יכול לאפשר ניתוח של מערכי נתונים גדולים בהרבה, ובכך לזרז את תהליך המחקר ולהביא תרופות מצילות חיים לשוק הרבה יותר מהר.

"ראיתי ממקור ראשון כיצד ה-APU של ספידאטה פותח את הדלת לפריצות דרך במחקר התרופות והבריאות", אמר מארק רמזי, שותף מנהל של רמזי אינטרנשיונל ולשעבר מנהל הנתונים הראשי של GSK. "עם הביצועים חסרי התקדים של המאיץ הזה, ניתוח נתונים לגילוי תרופות יכול להיעשות תוך דקות, לא שעות – עם אינסוף השלכות מצילות חיים. זוהי רק ההתחלה של מקרי שימוש בהאצת חומרה בתחום התרופות עבור ספידאטה".

עבור עומס העבודה של ניתוח מורכב , הסימולציה השתמשה בתשעה מיליון תרכובות על 100 שרתים. בהשוואה למעבד סטנדרטי על אותו מספר שרתים, ה-APU של ספידאטה האיץ בהצלחה את עומס העבודה פי 280 והשלים את הניתוח תוך 19 דקות לעומת 90 שעות. ספידאטה גם מדדה את אותו ניתוח על שרת יחיד עם 4 APUs שהושלם תוך 8 שעות. במילים אחרות, במקום להשתמש במרכז נתונים עם 100 שרתים הפועלים במשך 4 ימים, האנליסט יכול להריץ את עומס העבודה הזה על מחשב יחיד בן לילה.    

ה-APU של ספידאטה מקל על צווארי הבקבוק העיקריים של ניתוח נתונים, משפר משמעותית את המהירות והביצועים בעת ניתוח עומסי עבודה כאלה, מפחית באופן דרמטי עלויות ומגביר את היעילות. הארכיטקטורה הייחודית של ה-APU תואמת לכל התוכנות מדור קודם, ומאפשרת העברה חלקה של עומסי עבודה, ללא צורך בשינויים בקוד הארגון או במסגרת הקיימת.

"התוצאות הן אינדיקטור חזק ליכולות של ה-APU שלנו, במיוחד בתעשיית התרופות, שבה מהירות ויעילות יכולות לזרז את זמן היציאה לשוק באופן משמעותי", אמר ג'ונתן פרידמן, מייסד שותף ומנכ"ל ספידאטה.  "עומסי עבודה פרמצבטיים הם רק דוגמה אחת לעומסי העבודה הרבים של ניתוח נתונים שהמעבד שלנו יכול להאיץ בתעשיות קריטיות. אנו מצפים לעזור לחברות, מרכזי נתונים וספקי ענן לשפר את יכולות ניתוח הנתונים שלהם. התוצאות האלה מבשרות עתיד גדול עוד יותר לביג דאטה".

הפוסט שבב חדש של ספידאטה מאפשר קיצור משמעותי של זמן גילוי תרופות הופיע לראשונה ב-Chiportal.