TESLA

GIS FEDERAL RÉVOLUTIONNE L’ACCÈS AUX DONNÉES GÉOSPATIALES

Grâce à l’accélération des GPU NVIDIA, la base de données GAIA délivre des données visuelles et des statistiques en temps réel

PROFIL CLIENT

  • GIS Federal est une société américaine spécialisée dans les architectures d’entreprise, le Cloud Computing et le Big Data

DÉFI

  • Création d’un système capable de fournir aux forces armées un accès en temps réel à des données géospatiales dans des zones d’intervention distantes

SOLUTION NVIDIA

  • L’accélération des GPU NVIDIA® CUDA fournit des capacités avancées en termes de requêtes



En 2009, l’accès en temps réel à des données géospatiales stockées sur le Cloud n’était pas encore envisageable, même sur les machines les plus performantes. C'est à cette époque que GIS Federal choisit de se lancer sur un projet militaire avec pour objectif le filtrage de 10 millions de points dans une zone d’intérêt définie. L’objectif est rapidement atteint avec la création d’un système, exploitant le traitement CPU, capable de filtrer ces points en 92 minutes. Malgré cette réussite, GIS Federal ne peut que reconnaître les contraintes inhérentes aux calculs analytiques complexes par le biais des configurations CPU traditionnelles. Dotés d’une puissance nettement supérieure, les supercalculateurs basés sur le calcul par le GPU permettent de réduire de manière significative le temps de calcul des opérations géospatiales importantes tout en réduisant les coûts énergétiques liés à l’utilisation du matériel. Les utilisateurs peuvent ainsi exécuter bien plus vite des tâches complexes dans un environnement dématérialisé et allouer davantage de puissance de calcul à des postes distants.

Dans un environnement hostile ou isolé, l’accès rapide à des données fiables est crucial. Il est dont important de réduire le temps entre la capture et le résultat. “ Grâce à la puissance des GPU NVIDIA, nous pouvons fournir depuis 2010 les données d’un milliard de points géospatiaux dans une zone d’intérêt définie en moins de 2 secondes depuis un ordinateur portable, ” affirme Amit Vij, PDG de GIS Federal. “ L’alliance de notre base de données GAIA brevetée aux systèmes de calcul par le GPU révolutionne l’accès aux données géospatiales. ”

Une base de données performante qui profite de l’accélération GPU

GIS Federal

Les photographies récentes d’empreintes aériennes mettent en évidence les capacités de rastérisation géospatiale des systèmes de Big Data accélérés par GPU. Au lieu de fournir des données faiblement détaillées via un navigateur Web, GIS Federal affiche à l’utilisateur des données en temps réel au format matriciel ou via des images PNG 4K.

GAIA est une base de données distribuée conçue spécialement pour les architectures multicœurs. “ GAIA est unique dans le sens où elle relie les threads GPU aux données, en offrant ainsi aux développeurs une capacité de requêtes inédite pour un tel volume d’information, ” explique Nima Negahban, responsable de la technologie chez GIS Federal. “ Avec GAIA, vous pouvez lier et regrouper les données et ainsi élargir votre capacité d’analyse. Le développeur n’a plus besoin de créer un index ou de précalculer toutes les combinaisons possibles d’absolues et de variables. La plupart des systèmes de traitement massif de données peuvent tout juste vous diriger vers une longue liste. Demandez-leur combien d’éléments la composent, vous n’êtes pas près d’avoir la réponse. En reliant les threads GPU aux données, GAIA peut effectuer ces calculs complexes de manière très rapide. ”

“ Lorsque l’on a commencé à travailler sur GAIA, l’une de nos idées centrales était de la rendre accessible sans qu’il y ait besoin de connaître CUDA ou de savoir comment synchroniser des données à travers plusieurs cœurs ou plusieurs machines, ” poursuit Nima Negahban. “ GAIA fonctionne donc comme une base de données classique dans laquelle vous pouvez saisir des données via une API de requête et continuer à travailler tranquillement. Inutile de maîtriser toutes les petites subtilités de votre carte ou de votre cluster. ”

Accès distant en quasi temps réel à d'importantes statistiques prévisionnelles

Un développeur travaillant sur GAIA peut ajouter des éléments depuis une grande variété de sources et de schémas et procéder instantanément à des requêtes complexes de toutes sortes ou à des combinaisons de données sans latence d’indexation, même à distance. “ Auparavant, on ne s’intéressait qu’à ce qui se trouvait à l’intérieur de la zone d’intérêt et les statistiques prévisionnelles se limitaient à deux ou trois jours, ” confie Amit Vij. “ Il aurait fallu quelques minutes ou quelques heures, selon le volume de données, pour obtenir un résultat. Les analystes sur le terrain peuvent désormais tout contrôler du bout des doigts. Ils peuvent alterner, régler et modifier les variables de leurs calculs afin d’obtenir en un instant les données qu’ils recherchent. Des tâches qui auraient autrefois demandé des heures, voire des jours de travail, s’effectuent désormais pratiquement en temps réel. ”

GAIA permet par exemple à ses utilisateurs d’analyser des tendances et d’établir des prévisions dans le cadre de la détection d’engins explosifs improvisés, en fonction de l’historique des explosions répertoriées sur certaines routes. Ce genre de procédure est très utile pour établir des itinéraires de ravitaillement principaux et secondaires. Il existe également un système d’alerte capable d’indiquer quasi instantanément l’itinéraire à suivre en fonction des événements récents. “ Les véhicules créent un point par seconde, ” détaille Amit Vij. “ Ils génèrent des millions de pistes avec des milliards de points. Avec l’accélération GPU, GAIA effectue des calculs de mémoire qui demanderaient des années sur des configurations CPU. Avec UV 2000 de SGI et les cartes graphiques K20X de NVIDIA, nous bénéficions de 43 000 cœurs physiques et de 10 téraoctets de RAM. Nous pouvons ainsi procéder à un nombre d’opérations à virgule flottante par seconde qu’aucun système CPU ne pourrait gérer. ”

GAIA : fusion de données et autres innovations prospectives

Le nombre potentiel de statistiques et d’algorithmes professionnels ne va cesser d’augmenter. “ De nombreuses portes s’ouvrent, ” s’enthousiasme Amit Vij. “ Nous voyons les connexions entre les points. Nous sommes capables de créer des vidéos de cartes thermiques avec des marqueurs de temps. Nous pouvons rastériser des résultats complexes en image ou en vidéo sur une carte en une seconde. Ce type de visualisation était jusque-là impossible. La capacité de saisie avancée de GAIA crée également de nombreuses opportunités pour la fusion de données. Une requête peut s’appliquer à de nombreux types de données avec des schémas multiples car le système GAIA comprend comment fusionner ces types que l’on pensait indépendants en un seul ensemble de résultats concis. ”