數據分析加速領域的領導者NeuroBlade宣布其已經與亞馬遜云科技（AWS）最新發布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例實現集成，該實例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術。此次合作通過NeuroBlade創新的數據分析加速技術，為云原生數據分析工作負載帶來了前所未有的性能和效率。

在EC2 F2實例上部署NeuroBlade加速技術，提供了一種與數據向云端遷移趨勢相契合的基于云的尖端解決方案。隨著大多數企業在云環境中管理數據，在此基礎設施中提供針對數據分析優化的實例變得尤為重要，尤其是在AI與機器學習（AI/ML）時代，高效處理海量數據至關重要。

NeuroBlade的數據分析加速技術現已通過新發布的EC2 F2實例在亞馬遜云（AWS）上使用，也可以作為標準PCIe卡在本地無縫地安裝到現有服務器基礎設施中。這種靈活性使客戶能夠將NeuroBlade的前沿加速技術集成到他們的數據平臺中，貼近數據測試并部署這項先進技術，實現更快速的決策、更優的結果和更強的可擴展性。

NeuroBlade首席執行官兼聯合創始人Elad Sity表示：“NeuroBlade分析加速技術與Amazon EC2 F2實例的集成是數據處理領域的關鍵性轉變。通過利用AMD FPGA與EPYC CPU的性能，我們得以幫助企業克服傳統以CPU為中心的系統限制，實現更快的查詢、更高的吞吐量和更低的TCO。這次合作改變了企業處理云原生分析的方式，為數據密集型工作負載解鎖卓越的性能與可擴展性。”

NeuroBlade的加速技術可通過Amazon EC2 F2實例幫助客戶快速評估其優勢，包括更快的查詢處理、TCO的節約，以及通過更高效的數據分析處理增強服務能力。NeuroBlade解決方案與主流的開源查詢引擎如Presto和Apache Spark無縫集成，提供市場領先的查詢吞吐效率（QpH/$），客戶可以在數據分析工作負載中實現卓越的性能和可擴展性。

NeuroBlade還提供其加速技術與Prestissimo（Presto + Velox）和Apache Spark的參考集成。這些設置使客戶能夠運行TPC-H和TPC-DS等行業標準基準測試，或使用自有的數據集進行測試，有助于在同一云基礎設施上對加速和非加速實現進行比較，能夠清楚展示與CPU上最先進的本機矢量化處理相比，NeuroBlade加速技術的性能提升與成本效率。