O Snap, empresa controladora do aplicativo de mensagens e multimídia Snapchat, está utilizando bibliotecas de processamento de dados da NVIDIA nos serviços do Google Cloud para acelerar o desenvolvimento de novas funcionalidades. De acordo com informações do blog da NVIDIA, cada nova funcionalidade lançada para os mais de 940 milhões de usuários mensais do Snapchat — incluindo a sua base ativa no Brasil — passa por uma série de experimentos controlados antes de ser disponibilizada. Durante esse ciclo de testes A/B, a equipe de desenvolvimento analisa cerca de 6.000 métricas para avaliar o engajamento, o desempenho do aplicativo e a monetização. Na prática, essa otimização permite que novos filtros e ferramentas cheguem mais rápido e com menos instabilidade aos usuários brasileiros.
Como a NVIDIA está impulsionando o processamento de dados?
O Snap realiza milhares de experimentos mensalmente, processando mais de 10 petabytes de dados em uma janela de três horas todas as manhãs, utilizando o framework distribuído Apache Spark. Com a adoção do Apache Spark acelerado pelo NVIDIA cuDF, a empresa está aumentando a eficiência desses processos em GPUs (unidades de processamento gráfico) da NVIDIA, alcançando uma aceleração de quatro vezes no tempo de execução com o mesmo número de máquinas e oferecendo um caminho econômico para escalar.
Quais são os benefícios da migração para GPUs?
Prudhvi Vatala, gerente sênior de engenharia no Snap, afirmou:
“A experimentação está no cerne da nossa empresa. Mudar nossa infraestrutura de dados de CPUs para GPUs nos permite escalar eficientemente essa experimentação para mais funcionalidades, mais métricas e mais usuários ao longo do tempo.”
— Publicidade —Google AdSense • Slot in-article
Com essa migração, a equipe conseguiu, com base em dados internos do Snap coletados entre 1º de janeiro e 28 de fevereiro deste ano, uma economia de 76% nos custos diários ao usar GPUs da NVIDIA no Google Kubernetes Engine em comparação com fluxos de trabalho que utilizavam apenas CPUs (processadores centrais tradicionais).
Quais são os planos futuros do Snap com a NVIDIA?
O Snap planeja integrar o acelerador Spark além da equipe de testes A/B para uma gama mais ampla de cargas de trabalho de produção. Vatala comentou:
“Não percebíamos que estávamos sentados em uma mina de ouro. Até agora, migramos nossos dois maiores pipelines, mas há muitas oportunidades pela frente.”
Joshua Sambasivam, engenheiro de backend da equipe de testes A/B, destacou:
“Quando vi os resultados dos experimentos iniciais, eles foram bem impressionantes — vimos economias de custo muito maiores do que esperávamos.”
Para mais informações, é possível assistir à sessão de Vatala na NVIDIA GTC, principal conferência global de inteligência artificial da empresa, que ocorre nesta terça-feira (17), data desta publicação, às 13h no horário do Pacífico (PT).
