Katana Graph 优化了第三代英特尔至强的分析引擎

Katana Graph 是一家专注于处理大型非结构化数据集的高速图形分析初创公司，它宣布已针对新的第三代英特尔至强可扩展处理器和内存系统优化其图形引擎。

Katana Graph 引擎 (KGE) 是一个用于在 CPU 和 GPU 的异构集群上进行高速图分析、模式挖掘和查询的平台，提供了该公司所说的无与伦比的计算能力，可以处理最大的图，例如网络爬行图具有数十亿个顶点和数万亿条边。它使用高性能图形算法从大量非结构化数据集中提取可操作的见解。与在单台机器上相比，横向扩展提供了更多的聚合计算能力和 DRAM，用于分析较大图的属性。

带有分区器、通信、虚拟化和存储技术模块的 KGE 是联合创始人 Chris Rossbach 和 Keshav Pingali 在图形技术和高性能计算方面十多年先进研究的结晶。 KGE 以德克萨斯大学奥斯汀分校 Pingali 智能软件系统小组的研究为基础，该小组致力于为具有大规模非结构化数据的应用程序开发并行编程模型、编译器和运行时系统。

在 CPU 上，Katana 运行时系统优化程序执行以利用 NUMA（非均匀内存访问）局部性；例如，它执行 NUMA-aware 动态负载平衡，以确保计算负载在 CPU 内核之间均匀分布。在 GPU 上，Katana 图引擎结合了性能优化，以减少内核启动和原子操作的开销。

为了在集群上执行，KGE 使用丰富的图形分区策略（包括边切割和顶点切割）在集群中的机器之间对图形进行分区。可以在 Katana 图分区器中实现特定于应用程序的图分区策略。

通信通常是图形分析程序分布式内存执行的性能瓶颈。为了避免这种情况，Katana 图引擎有一个针对图计算优化的通信运行时。

Katana 核心图库提供高度可扩展的并发数据结构，例如并发图表示和并发工作列表，以实现高效算法。数据科学家可以使用这些库来用 Python 编写新的应用程序，将其留给底层系统来优化程序以实现分布式、异构执行。

基于英特尔至强的高性能分析

该平台现在可以利用最新一代英特尔至强可扩展处理器和英特尔傲腾持久内存技术在更小的集群上处理海量图形。这将更好地支持拥有大量非结构化数据集和图表的组织，包括在线零售商、金融机构和身份管理公司，了解他们的客户、运营和机会。

Katana Graph 的平台可在具有英特尔深度学习增强功能的第二代和第三代英特尔至强可扩展处理器上开箱即用地部署，无需额外修改。在第 3 代至强可扩展处理器上，Katana Graph 的解决方案显着提高了速度，并且能够在使用更少机器的情况下处理更大的数据集。

Katana Graph co 的 Keshav Pingali 表示：“我们的 Katana Graph Engine 在英特尔第三代英特尔至强可扩展处理器上的运行速度是上一代开箱即用的两倍，并且通过优化提供更高的性能，我们对此感到非常自豪。 - 创始人兼首席执行官。 “我们的客户需要我们通过与英特尔密切合作释放的高性能分析功能。”

李伟代表英特尔表示：“Katana Graph 在其最先进的图形分析引擎中利用了第三代英特尔至强可扩展处理器的创新架构，这是一个令人振奋的消息。”英特尔架构、图形和软件事业部机器学习性能副总裁兼总经理 Li 补充说：“我们的共同客户将直接从我们的密切合作中受益，因为我们解决了与处理海量数据集相关的挑战。”

除了速度的提高和处理海量数据的能力之外，最终用户还将在集群规模和管理成本方面看到显着的节省。 Katana Graph 表示，这是其使命的一部分，即提供最好的图形软件堆栈，让组织能够更快地从非结构化数据中收集更深入的见解，并利用这种可操作的情报来扩展业务并加速增长。

Intel Capital 领投 28.5 美元的融资

Katana Graph 由德克萨斯大学奥斯汀分校的教授 Pingali 和 Rossbach 于 2020 年创立。他们认识到图算法、存储和硬件加速方面的研究突破所带来的协同效应，可以使开发人员能够以大规模提高效率的方式处理不规则和非结构化数据。

今年早些时候，该公司完成了由英特尔资本领投、WRVI Capital、Nepenthe Capital、Dell Technologies Capital 和 Redline Capital 参投的 2850 万美元 A 轮融资。

英特尔投资管理合伙人 Anthony Lim 表示：“Katana Graph 的平台可帮助大型企业了解其庞大的非结构化数据集，我们在从社交网络到生物医学和制药研究的各个行业都看到了这种需求。我们很高兴在去年我们的合作基础上领导 Katana Graph 的新一轮融资，其中 Katana Graph 的技术针对英特尔至强处理器和基于至强的集群进行了优化。”

Dell Technologies Capital 总裁 Scott Darling 表示，Katana 平台是一个突破性的解决方案，它集成了数据摄取、查询和分析，具有前所未有的规模和性能，可以解决非结构化图数据的数据泛滥问题。他补充说：“鉴于 Dell Technologies 和 Katana Graph 在德克萨斯大学奥斯汀分校的共同根基，我们也很高兴能够支持该公司。”

同时，行业资深人士、投资人、WRVI Capital 创始管理合伙人陈立步表示：“我很高兴也很荣幸能与 Keshav Pingali 教授和 Chris Rossbach 教授提供初始资金和合作伙伴，为大型企业提供最全面的平台。 - 规模图数据挖掘、查询和分析。”

Katana Graph 去年在制药、金融科技、身份识别、安全和 EDA 市场增加了越来越多的企业客户，并且在大数据分析市场上势头强劲。在由研究人员创立的同时，该公司还增加了一个以商业为中心的领导团队，这些团队拥有成功运营技术业务或部门的记录，其中包括首席商务官 Farshid Sabet，他曾担任英特尔边缘 AI 的总经理。此外，Infosys 的创始人 N. R. Narayana Murthy 和宝洁和思科的董事会成员 Amy Chang 也加入了 Katana 担任董事会顾问。

Katana Graph 的关键价值主张是能够处理海量非结构化数据并将复杂模式挖掘工作负载集成到大型企业数据集和知识图上，在复杂图 AI、图模式挖掘和图分析算法方面具有卓越的性能。它支持包括 x86 CPU、Arm CPU、GPU 和其他加速器在内的异构计算资源集群。其平台支持高性能图人工智能、图模式挖掘和图分析应用的开发，以及与图查询的无缝集成。