NVIDIA GPU的Spark 3.0服務問世， 戴爾科技集團攜手NVIDIA宣布推出新一代Dell極致大數據中台IT整合架構，將與新立資訊共同合作，助半導體產業加速邁向先進製程，維持在全球市場的領先地位。
面對難以掌握的市場環境，凸顯出資料收集、分析的重要性，也帶動企業一股打造資料中台的浪潮。過往在考量建置成本、效能下，不少IT人員選擇使用免支付授權費的Cloudera方案，搭配多台伺服器建構資料中台，只是隨著Cloudera宣布收費後，企業陷入得支付高昂授權費的困境。為此，戴爾科技集團推出極致大數據中台IT整合架構，以Dell PowerScale為企業提供「資料就地儲存、就地分析機制」，能大幅減少伺服器數量與授權費，在市場上深受企業用戶肯定。
因應NVIDIA發表NVIDIA GPU的Spark 3.0方案， 戴爾科技集團攜手NVIDIA，共同推出新一代Dell極致大數據中台IT整合架構，將與新立資訊共同合作，為半導體產業提供新一代資料中台落地方案，強化在商業環境中的競爭力。
台灣戴爾科技集團技術副總經理李百飛指出，早期企業打造資料中台時，都是直接使用伺服器的儲存空間，當資料空間不敷使用時，泰半都是選擇新增一台伺服器。在此狀況下，多數伺服器的處理器使用率僅為10%左右，形成資源上的浪費。具備超快、超穩、超省、超擴充，以及完整生態圈特性的Dell極致大數據中台IT整合架構，可將儲存與運算工作分離，自然能減少伺服器的數量。以某知名半導體業者為例，伺服器數量從2500台減少到50臺。
新立資訊技術總監邱兆瑞說，我們觀察到半導體產業早已打造規模龐大的資料中台，藉此加快資料分析與專案模擬速度。只是現今多數業者正面臨架構維運成本高、授權費昂貴等問題，我們很高興能與戴爾科技集團、NVIDIA合作，將Dell極致大數據中台IT整合架構介紹給半導體產業，讓業者能維持在產業中的領導地位。
NVIDIA GPU with Spark 3.0問世 創造四大優勢
隨著AI技術日益成熟，帶動企業添購一股AI伺服器的風潮，藉由GPU晶片加快AI模型的處理速度。鑑於現今資料專案的分析工作日益複雜，然企業內部的AI專案與資料中台卻是分開兩套資訊系統，不僅維運成本昂貴、AI伺服器資源閒置，最終也拖累資料分析專案的進度。
為此，NVIDIA與Apache Spark社群攜手合作，推出可支援NVIDIA GPU的 Apache Spark 3.0，讓企業在無需變更程式碼的狀況下，即可運用NVIDIA GPU晶片加速資料處理和模型訓練，並大幅降低基礎架構成本。
NVIDIA資深資料科學家劉冠良指出，當企業在採用支援NVIDIA GPU 的 Spark 3.0之後，可享受縮短執行時間、簡化人工智慧分析技術、降低基礎架構成本、前期分析等四大優點。企業能提高資料準備工作效能，以更快進入流程的下一階段，讓GPU晶片可用於Spark和深度學習框架。最後，當資料中台與AI伺服器整合之後，自然也能降低資訊設備採購與維運成本。
簡單來說，整合支援NVIDIA GPU的Spark 3.0的新一代Dell極致大數據中台IT整合架構之後，可提供更大規模的資料處理能力，滿足企業未來成長需求，同時降低整體維護成本支出。
