Starburst Torin exécute nativement les requêtes SQL sur les GPU NVIDIA, avec des performances jusqu’à 7 fois supérieures. Il accélère les agents d’IA et optimise les charges de travail des équipes data, sans déplacer les données ni modifier les applications existantes.
Starburst, leader des plateformes de données et d’intelligence artificielle d’entreprise, annonce la disponibilité générale limitée de Starburst Torin, un moteur d’analyse natif GPU, basé sur Trino et destiné à Starburst Enterprise. Reposant sur NVIDIA cuDF, Torin accélère les charges de travail SQL grâce à une exécution native sur GPU, offrant des performances de requêtes jusqu’à 7 fois supérieures¹. En complément du moteur CPU existant de Starburst, Torin offre aux entreprises la flexibilité nécessaire pour exécuter leurs charges de travail sur CPU ou GPU, sans modifier leurs requêtes SQL Trino, leurs applications ou leurs agents existants.
Les agents d’IA sollicitent davantage les plateformes de données en multipliant les requêtes pour chaque tâche. Le ralentissement d’une seule requête peut freiner l’ensemble du processus et les analyses en temps réel. Accélérer leur exécution permet d’améliorer la réactivité des agents, de faciliter la prise de décision et d’optimiser l’utilisation des infrastructures existantes.
Parallèlement, les entreprises investissent dans les infrastructures d’IA NVIDIA afin d’accélérer le traitement des données à l’ère de l’IA agentique. Torin leur permet d’étendre ces investissements à l’analyse SQL, sans avoir à adopter une nouvelle plateforme de données.
« La rapidité est essentielle en raison des possibilités qu’elle ouvre. C’est pourquoi nous avons développé Starburst Torin. Les agents d’IA exécutent des dizaines, voire des centaines de requêtes pour accomplir une seule tâche. Des requêtes plus rapides permettent donc aux agents d’effectuer davantage de travail, aux équipes de traiter plus de charges de travail et aux entreprises d’obtenir des résultats plus rapidement », déclare Justin Borgman, Co-Founder et CEO de Starburst.
Lors des tests de performance réalisés par Starburst, Torin a exécuté les requêtes TPC-H jusqu’à 7 fois plus rapidement sur les GPU NVIDIA Blackwell, la requête la plus rapide affichant une accélération de 11,4 fois. Sur ClickBench, une instance équipée d’un GPU NVIDIA L4 a atteint un débit 3,4 fois supérieur à celui de la configuration CPU de référence, pour un coût matériel horaire comparable¹.
Torin est le fruit d’une étroite collaboration technique entre Starburst et NVIDIA. Starburst a développé les opérateurs SQL de Torin sur NVIDIA cuDF, tandis que les ingénieurs de NVIDIA ont apporté leur expertise sur cuDF et leurs recommandations pour optimiser les performances sur les GPU NVIDIA Blackwell. Ces travaux permettent aux équipes SQL utilisant déjà Starburst de bénéficier de la puissance du calcul accéléré de NVIDIA. Du côté des CPU, le moteur CPU de Starburst Enterprise prend également en charge le processeur NVIDIA Vera, annoncé lors de la GTC en mars. Lors des tests TPC-H réalisés par Starburst à l’échelle SF1000, Vera a exécuté les requêtes 1,5 fois plus rapidement qu’un processeur x86 de premier plan, tout en consommant environ 33 % de secondes CPU en moins par requête².
« L’analytique et les agents d’IA exercent une pression croissante sur les plateformes de données, et l’accélération du traitement des données est essentielle pour leur permettre de répondre à ces nouvelles exigences. En développant Starburst Torin sur NVIDIA cuDF, Starburst permet à ses clients d’exécuter leurs requêtes SQL existantes sur les GPU NVIDIA, sans déplacer leurs données, repenser leurs flux de travail ni modifier leurs dispositifs de gouvernance », a déclaré Todd Mostak, Senior Director of Analytics and Data Intelligence chez NVIDIA.
La rapidité d’exécution des requêtes ne représente toutefois qu’une partie des besoins des agents d’IA. Ces derniers doivent également disposer d’un contexte fiable, un enjeu sur lequel Starburst travaille également avec NVIDIA. Afin de fournir des analyses métier fiables en langage naturel aux clients du secteur des services financiers soumis à des réglementations strictes, Starburst travaille à l’intégration des modèles ouverts NVIDIA Nemotron Retriever et NVIDIA Kumo dans Starburst AIDA.
Ces deux modèles font partie de la nouvelle NVIDIA Agent Knowledge Foundation, qui fournit des modèles ouverts et des bibliothèques logicielles optimisées au sein du NVIDIA Agent Toolkit. Cet ensemble aide les agents à récupérer des informations contextuelles pertinentes, à générer des réponses fondées sur des données fiables, à analyser et prédire des résultats, ainsi qu’à optimiser leurs actions.
Ces travaux contribueront à améliorer les prédictions contextuelles utilisées pour la détection des fraudes, la surveillance du risque de crédit et les procédures d’entrée en relation client (« Know Your Customer », KYC).
Les agents d’IA sollicitent davantage les plateformes de données en multipliant les requêtes pour chaque tâche. Le ralentissement d’une seule requête peut freiner l’ensemble du processus et les analyses en temps réel. Accélérer leur exécution permet d’améliorer la réactivité des agents, de faciliter la prise de décision et d’optimiser l’utilisation des infrastructures existantes.
Parallèlement, les entreprises investissent dans les infrastructures d’IA NVIDIA afin d’accélérer le traitement des données à l’ère de l’IA agentique. Torin leur permet d’étendre ces investissements à l’analyse SQL, sans avoir à adopter une nouvelle plateforme de données.
« La rapidité est essentielle en raison des possibilités qu’elle ouvre. C’est pourquoi nous avons développé Starburst Torin. Les agents d’IA exécutent des dizaines, voire des centaines de requêtes pour accomplir une seule tâche. Des requêtes plus rapides permettent donc aux agents d’effectuer davantage de travail, aux équipes de traiter plus de charges de travail et aux entreprises d’obtenir des résultats plus rapidement », déclare Justin Borgman, Co-Founder et CEO de Starburst.
Lors des tests de performance réalisés par Starburst, Torin a exécuté les requêtes TPC-H jusqu’à 7 fois plus rapidement sur les GPU NVIDIA Blackwell, la requête la plus rapide affichant une accélération de 11,4 fois. Sur ClickBench, une instance équipée d’un GPU NVIDIA L4 a atteint un débit 3,4 fois supérieur à celui de la configuration CPU de référence, pour un coût matériel horaire comparable¹.
Torin est le fruit d’une étroite collaboration technique entre Starburst et NVIDIA. Starburst a développé les opérateurs SQL de Torin sur NVIDIA cuDF, tandis que les ingénieurs de NVIDIA ont apporté leur expertise sur cuDF et leurs recommandations pour optimiser les performances sur les GPU NVIDIA Blackwell. Ces travaux permettent aux équipes SQL utilisant déjà Starburst de bénéficier de la puissance du calcul accéléré de NVIDIA. Du côté des CPU, le moteur CPU de Starburst Enterprise prend également en charge le processeur NVIDIA Vera, annoncé lors de la GTC en mars. Lors des tests TPC-H réalisés par Starburst à l’échelle SF1000, Vera a exécuté les requêtes 1,5 fois plus rapidement qu’un processeur x86 de premier plan, tout en consommant environ 33 % de secondes CPU en moins par requête².
« L’analytique et les agents d’IA exercent une pression croissante sur les plateformes de données, et l’accélération du traitement des données est essentielle pour leur permettre de répondre à ces nouvelles exigences. En développant Starburst Torin sur NVIDIA cuDF, Starburst permet à ses clients d’exécuter leurs requêtes SQL existantes sur les GPU NVIDIA, sans déplacer leurs données, repenser leurs flux de travail ni modifier leurs dispositifs de gouvernance », a déclaré Todd Mostak, Senior Director of Analytics and Data Intelligence chez NVIDIA.
La rapidité d’exécution des requêtes ne représente toutefois qu’une partie des besoins des agents d’IA. Ces derniers doivent également disposer d’un contexte fiable, un enjeu sur lequel Starburst travaille également avec NVIDIA. Afin de fournir des analyses métier fiables en langage naturel aux clients du secteur des services financiers soumis à des réglementations strictes, Starburst travaille à l’intégration des modèles ouverts NVIDIA Nemotron Retriever et NVIDIA Kumo dans Starburst AIDA.
Ces deux modèles font partie de la nouvelle NVIDIA Agent Knowledge Foundation, qui fournit des modèles ouverts et des bibliothèques logicielles optimisées au sein du NVIDIA Agent Toolkit. Cet ensemble aide les agents à récupérer des informations contextuelles pertinentes, à générer des réponses fondées sur des données fiables, à analyser et prédire des résultats, ainsi qu’à optimiser leurs actions.
Ces travaux contribueront à améliorer les prédictions contextuelles utilisées pour la détection des fraudes, la surveillance du risque de crédit et les procédures d’entrée en relation client (« Know Your Customer », KYC).