この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Speeding Up Big Data Analysis With Intel MKL and Intel DAAL」の日本語参考訳です。
生成されるデータが増え続ける中、それらを理解して新しくそして深い知識を得ることが課題です。このデータを利用するため多くの新しいビジネスプロセスが開発されていますが、ビジネスアナリストやデータ・サイエンティストの求めるパフォーマンスを見過ごすことはできません。データの新たな価値を見出すインタラクティブなパフォーマンスと優れた視覚化は重要であり、より良い意思決定をもたらします。ビッグデータ解析のパイプラインをスピードアップすることは、収益と知識追及の増加につながります。
新しいコンピューティング・システムの登場により、ハードウェア・パフォーマンスが大幅に向上する一方、大量のデータを解析するソフトウェア・アルゴリズムも進化しています。大量のデータを照会して結論を導き出す新しいアルゴリズムが開発されていますが、それらは利用するハードウェア向けに最適化する必要があります。ここで、ハードウェアを開発するベンダーの専門知識が大いに役立ちます。高度な並列処理を実行可能なライブラリーを最適化することで、ソフトウェアのパフォーマンスに加えて、組織の生産性も向上します。
インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) とインテル® データ・アナリティクス・アクセラレーション・ライブラリー (インテル® DAAL) は、ハードウェアの開発において実績のある企業が、開発者やエンドユーザーとともにビッグデータ解析向けに高度に最適化された環境の整備に取り組んでいる一例です。開発者はさまざまな分野で新しいソフトウェアを作成しており、それらのソフトウェアで利用されるインテルのライブラリーは全体のパフォーマンスに大きく影響します。ハードウェアに依存しないオリジナルのソフトウェアと比較して、インテル® パフォーマンス・ライブラリーを利用して大量のデータを解析するソフトウェアでは、パフォーマンスが最大 14 倍に向上します。その結果、より多くのデータを高速に解析することが可能になり、新たな発見につながります。
インテル® MKL は、インテル® アーキテクチャー上の複数レベルの並列処理向けに高度に最適化されている幅広い行列、ベクトル、演算処理ルーチンを提供します。マルチコアおよびメニーコア・プロセッサーの登場により、チューニングされたライブラリーは、インテル® Xeon® プロセッサー・ベースのノード全体にわたってワークロードのバランスをとることができるクラスター・アーキテクチャーを含む、利用可能なリソースをすべて使用できます。高度に最適化された関数は、高い計算パフォーマンスが求められる科学/研究、工学、金融系アプリケーションで広く利用されており、広範なインテル® プロセッサーの性能を最大限に引き出すことができます。これは、アプリケーションと関連スタックのさらなる最適化と実行時間の短縮につながります。
インテル® DAAL は、データセットの基本的な記述統計から高度なデータマイニングおよびマシンラーニングにわたる、豊富なアルゴリズムを提供します。ビッグデータ開発者が、比較的少ない労力で、多くのビッグデータ・アルゴリズム向けに高度に最適化されたコードを開発できるように支援します。
データの理解がビジネスにとって重要なプロセスになることで、例えば、行動の変化や購買パターンの変化を理解するため過去のデータを振り返るようになるかもしれません。ハードウェアを増強することでより多くの発見につながることもありますが、まずは既存のサーバーとシステムを最大限に利用して、総所有コスト (TCO) を抑えることが重要です。インテル® MKL やインテル® DAAL のような高度にチューニングされたライブラリーを利用してソフトウェアを最適化することで、ビッグデータ・アプリケーションはより多くの情報を短期間にもたらすことができます。各企業の目標はそれぞれ異なりますが、答えやガイダンスを素早く得られることはすべての企業にとって利点となるでしょう。
