ה-APU של Speedata ייפרס בענן ריבוני אירופי של Nebul

חברת Speedata הישראלית הודיעה על שיתוף פעולה אסטרטגי עם ספקית הענן האירופית Nebul, שבמסגרתו תוטמע לראשונה יחידת העיבוד האנליטית (APU) שפיתחה בתוך תשתית ענן ריבונית באיחוד האירופי. המהלך יאפשר לארגונים אירופיים להריץ עומסי ביג דאטה ובינה מלאכותית בסביבה עננית — מבלי לוותר על שליטה מלאה בנתונים בתוך גבולות האיחוד.

לפי ההכרזה, Nebul תהיה ספקית הענן הראשונה שמציעה את ה-APU כחלק מפלטפורמת ה-NeoCloud הפרטית שלה. מדובר בענן המיועד לארגונים בעלי דרישות רגולטוריות מחמירות, עם דגש לא רק על עמידה ב-GDPR וב-EU AI Act, אלא גם על מבנה בעלות אירופי, שליטה תפעולית מלאה והגבלת גישה חיצונית לנתונים.

בלב שיתוף הפעולה עומדת הטמעת כרטיס ההאצה של Speedata במרכזי הנתונים של Nebul ברחבי אירופה. המשמעות המעשית היא שלקוחות הענן יוכלו להריץ עומסי עיבוד נתונים כבדים — ובראשם תהליכי Apache Spark.

Spark הוא מנוע קוד פתוח שהפך לסטנדרט בעולמות הביג דאטה הארגוניים. הוא משמש להרצת שאילתות ענק על פני מיליארדי רשומות, חיבורים בין טבלאות, חישובי אגרגציה ועיבוד נתונים מבוזר בקנה מידה גדול. למעשה, זהו אחד המנועים המרכזיים שמזינים מחסני נתונים, פלטפורמות אנליטיקה ופרויקטי AI.

לצד Spark, התשתית תתמוך גם בתהליכי ETL — שליפה, ניקוי וארגון נתונים ממקורות שונים והעברתם למחסן נתונים מרכזי — שלב קריטי לפני כל ניתוח מתקדם או אימון מודל. בנוסף, המערכת מיועדת להאיץ את הכנת הנתונים לאימון מודלי AI, וכן שאילתות RAG בזמן אמת, שבהן מודל שפה ניגש למידע ארגוני עדכני כדי לשלבו בתשובה שהוא מייצר.

בתרחישים כאלה, צוואר הבקבוק אינו בהכרח כוח החישוב הגרפי של ה-GPU, אלא שלב עיבוד והזנת הנתונים. כאן נכנס ה-APU של Speedata, שתוכנן לבצע פעולות אנליטיות מורכבות — כמו חיבורים ואגרגציות — ישירות בחומרה, ובכך לקצר זמני עיבוד ולהפחית את מספר השרתים הנדרש.

שכבת הנתונים של ה-AI

Speedata נוסדה ב-2019 ומפתחת שבב ייעודי בשם APU — Analytics Processing Unit. בניגוד ל-CPU או GPU כלליים, ה-APU תוכנן מראש עבור עומסי עבודה של אנליטיקה וביג דאטה, ובפרט עבור האצת Apache Spark SQL.

במקום לבצע את פעולות השאילתה דרך שכבות תוכנה, זיכרון ותקשורת בין שרתים, ה-APU מבצע חלק ניכר מהחישוב ישירות בסיליקון. לפי החברה, הארכיטקטורה הזו מאפשרת שיפור ביצועים משמעותי וחיסכון דרמטי במספר השרתים ובצריכת החשמל. באחת הפריסות שעליה דיווחה Speedata, מערכת מבוססת APU החליפה עשרות שרתים בודדים, עם ירידה חדה בעלויות התפעול.

החברה ממצבת את עצמה כמי שפותרת את “בעיית הנתונים” של עולמות ה-AI — השלב שקודם לאימון והרצת מודלים, אך לעיתים קרובות קובע את עלות וזמן הפרויקט כולו.

Nebul היא ספקית ענן אירופית המתמקדת בענן פרטי וריבוני עבור עומסי AI ו-HPC. החברה פונה לארגונים גדולים ולגופים ציבוריים המבקשים להימנע מתלות בענני hyperscale אמריקאיים ולשמור על שליטה משפטית ותפעולית מלאה בתשתית ובמידע.

הענן של Nebul מבוסס על מרכזי נתונים אירופיים, עם דגש על רגולציה, אבטחת מידע ותאימות לסטנדרטים מחמירים. היא מציעה תשתיות GPU מתקדמות לאימון והרצת מודלים, וכעת מוסיפה לשירותיה גם שכבת האצה אנליטית ייעודית — מהלך שמרחיב את ההיצע שלה משכבת החישוב לשכבת הנתונים.

ההקשר האירופי: ריבונות כצורך עסקי

המהלך מגיע על רקע עלייה חדה בביקוש למחשוב AI באירופה במהלך השנה האחרונה. ארגונים נדרשים להגדיל קיבולת ולנתח כמויות מידע הולכות וגדלות, אך במקביל מתמודדים עם שאלות של סמכות שיפוט, בעלות על תשתיות וחשיפה לחקיקה מחוץ לאיחוד.

באירופה, “ריבונות נתונים” אינה מסתכמת במיקום פיזי של שרתים. היא כוללת גם מי הבעלים של התשתית, מי מפעיל אותה, ומי יכול לדרוש גישה לנתונים. במובן הזה, השילוב בין שבב אנליטי ייעודי לבין תשתית ענן אירופית ריבונית מציע מענה כפול: גם שיפור ביצועים לעומסי ביג דאטה ו-AI, וגם עיגון רגולטורי ברור.

על פניו, מדובר באחד משיתופי הפעולה הפומביים הראשונים שבהם Speedata משולבת בתשתית ענן ריבונית מסחרית באירופה. אם הפריסה תתרחב, הדבר עשוי לסמן מעבר של החברה משלב הוכחת הטכנולוגיה לשלב חדירה עמוקה יותר לשוק דרך שותפויות אסטרטגיות. עבור Nebul, שילוב ה-APU עשוי לבדל אותה בשוק ענן אירופי תחרותי, שבו שאלת הביצועים חשובה לא פחות משאלת הריבונות.

ספידאטה חשפה מעבד ייעודי למשימות ביג-דאטה

[דמיון בין שתי מולקולות. מקור: ויקיפדיה]

חברת Speedata מנתניה הכריזה על מעבד מסוג חדש, שמיועד להאיץ משימות של עיבוד ביג-דאטה: Analytics Processing Unit (APU). החברה השלימה סימולציה, שבחנה את ביצועי המעבד החדש בהרצת מודל חישובי המקובל בתהליכי גילוי תרופות, ולדברי החברה המעבד סייע להשלים את משימת עיבוד המידע ב-19 דקות בלבד, כאשר בדרך כלל משימה כזאת אורכת 90 שעות כאשר משתמשים במעבד CPU רגיל – כלומר פי 280 מהיר יותר.

המעבד של ספידאטה נבדק במשימה הקרויה Compound similarity analysis, שנועדה לזהות מאפיינים מבניים דומים בין מולקולות כימיות ולהשליך מכך על ההשפעה שלהן על מערכות ביולוגיות כמו גוף האדם. בספידאטה מסבירים, כי בדרך כלל במחקר כזה נבדקים כ-9 מיליון תרכובות אפשריות, דבר המצריך שימוש ב-100 שרתים ואורך כ-4 ימים. לעומת זאת, אותה משימה הושלמה ב-8 שעות תוך שימוש בשרת אחד הכולל 4 מעבדי APU של ספידאטה.

ספידאטה הוקמה ב-2019 על ידי יהונתן פרידמן, יואב עציון, דני וויצחוב, דן חרש ורפי שלום. החברה גייסה עד כה כ-70 מיליון דולר, בין היתר מקרנות ויולה ופיטנגו ואייל וולדמן. המעבד של ספידאטה תוכנן מראשיתו, מרמת הארכיטקטורה ועד רמת הסיליקון, כדי להתמודד עם משימות עיבוד דאטה תובעניות במרכזי נתונים ובענן. הודות לכך, המעבד מצליח, להערכת החברה, להאיץ במספר סדרי גודל את משימות העיבוד הללו, דבר המוביל לחיסכון בזמן ובמשאבים. המעבד תואם לכל התוכנות המקובלות, ועל כן אין צורך בשינויי קוד כדי להעביר את משימות העיבוד למעבד החדש.