NVIDIAは、オープンソース分散SQLエンジン「Presto」をGPUで加速する技術のベンチマーク結果を発表した。本技術はNVIDIA VeloxとcuDFを活用し、大規模データセットに対する対話型クエリの処理を高速化することを目的としており、分析担当者やAIエージェントの待機時間削減に寄与する。 単一ノード環境におけるNVIDIA DGX B200（8 GPU）のテストでは、TPC-H派生のベンチマークにおいて、従来のCPU並列クラスター（8～10ノード）と比較してクエリ実行時間が2.5倍から8.2倍の高速化を実現した。8つのGPUをNVLink 5.0で接続し最大1,800 GB/sの双方向帯域幅を活用することで、GPU間通信のボトルネックを解消している。 複数ノードへのスケーリング検証では、NVIDIA GB200 NVL72（18ノード構成）とIBM Storage Scaleを組み合わせる環境で性能測定を実施した。IBM Storage ScaleとNVIDIA GPUDirect Storage（GDS）の連携により、ストレージから直接GPUメモリへデータを読み込む経路を確立。POSIX読み込みと比較してGDSはホストCPUのバッファ転送とNUMA境界のペナルティを回避し、約2倍の高速化を示した。さらに、I/Oタスクサイズの増大、スレッド数の最適化、レバッチング、およびクエリ書き換えを組み合わせた通信最適化により、最終的にクエリ実行時間を64％短縮した。 本技術はIBM watsonx.dataプラットフォームとの統合を通じて実用化の準備が整っており、技術プレビュー版へのアクセス登録が開始された。開発者向けにはDockerHub上にテスト用のイメージが公開されている。GPU加速Prestoはインタラクティブなデータ分析からバッチ処理まで幅広く適用可能であり、次世代の大規模分析基盤として低レイテンシと高スループットの実現を支える。