NeuroBlade在亚马逊（Amazon）EC 2 F 2实例上加速下一代数据分析

数据分析加速领域的领导者NeuroBlade宣布其已经与亚马逊云科技（AWS）最新发布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2实例实现集成，该实例采用了AMD FPGA与EPYC CPU技术。此次合作通过NeuroBlade创新的数据分析加速技术，为云原生数据分析工作负载带来了前所未有的性能和效率。

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在EC2 F2实例上部署NeuroBlade加速技术，提供了一种与数据向云端迁移趋势相契合的基于云的尖端解决方案。随着大多数企业在云环境中管理数据，在此基础设施中提供针对数据分析优化的实例变得尤为重要，尤其是在AI与机器学习（AI/ML）时代，高效处理海量数据至关重要。

NeuroBlade的数据分析加速技术现已通过新发布的EC2 F2实例在亚马逊云（AWS）上使用，也可以作为标准PCIe卡在本地无缝地安装到现有服务器基础设施中。这种灵活性使客户能够将NeuroBlade的前沿加速技术集成到他们的数据平台中，贴近数据测试并部署这项先进技术，实现更快速的决策、更优的结果和更强的可扩展性。

NeuroBlade首席执行官兼联合创始人Elad Sity表示：“NeuroBlade分析加速技术与Amazon EC2 F2实例的集成是数据处理领域的关键性转变。通过利用AMD FPGA与EPYC CPU的性能，我们得以帮助企业克服传统以CPU为中心的系统限制，实现更快的查询、更高的吞吐量和更低的TCO。这次合作改变了企业处理云原生分析的方式，为数据密集型工作负载解锁卓越的性能与可扩展性。”

NeuroBlade的加速技术可通过Amazon EC2 F2实例帮助客户快速评估其优势，包括更快的查询处理、TCO的节约，以及通过更高效的数据分析处理增强服务能力。NeuroBlade解决方案与主流的开源查询引擎如Presto和Apache Spark无缝集成，提供市场领先的查询吞吐效率（QpH/$），客户可以在数据分析工作负载中实现卓越的性能和可扩展性。

NeuroBlade还提供其加速技术与Prestissimo（Presto + Velox）和Apache Spark的参考集成。这些设置使客户能够运行TPC-H和TPC-DS等行业标准基准测试，或使用自有的数据集进行测试，有助于在同一云基础设施上对加速和非加速实现进行比较，能够清楚展示与CPU上最先进的本机矢量化处理相比，NeuroBlade加速技术的性能提升与成本效率。

主题：可扩展性