A Neo4j, empresa líder em análise e banco de dados grafos, anunciou nesta quarta-feira (25) um novo recurso que aumenta o desempenho de consultas analíticas de dados em até 100 vezes. O recurso, chamado de Parallel Runtime, usa threads simultâneos para executar consultas de grafos analíticos em vários núcleos de CPU, isso pode auxiliar na evolução do desenvolvimento de plataformas de inteligência artificial.
O Parallel Runtime é baseado em uma técnica chamada paralelismo baseado em morsel, que divide as consultas em pedaços menores que podem ser executados em paralelo. Isso permite que o Neo4j processe consultas analíticas grandes e complexas muito mais rapidamente do que antes.
“O Parallel Runtime é um avanço significativo para a Neo4j”, disse Sudhir Hasbe, diretor de produtos da Neo4j. “Ele permite que nossos clientes obtenham insights mais rapidamente de seus dados, o que pode levar a melhores decisões de negócios.”
Para a indústria de IA, o Parallel Runtime pode funcionar de várias maneiras. Um exemplo é o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. O treinamento de modelos de aprendizado de máquina pode ser um processo muito lento, pois requer a execução de muitas iterações do modelo em um conjunto de dados. O Parallel Runtime pode ser usado para acelerar esse processo, executando o treinamento em paralelo em vários núcleos de CPU.
Outro exemplo é a inferência de modelos de aprendizado de máquina. A inferência de modelos de aprendizado de máquina é o processo de usar um modelo treinado para fazer previsões ou recomendações. A inferência de modelos de aprendizado de máquina também pode ser um processo lento, pois requer a execução de uma consulta no modelo. O Parallel Runtime pode ser usado para acelerar esse processo, executando a consulta em paralelo em vários núcleos de CPU.
O Parallel Runtime está disponível agora no Neo4j Graph Database e no Neo4j AuraDB.
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Este post foi modificado pela última vez em 25 de outubro de 2023 13:51
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