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Snap决策：开源数据处理库如何加速Snapchat的A/B测试
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Snap公司利用NVIDIA的开源数据处理库和Google Cloud服务，加速Snapchat新功能的开发。通过A/B测试，Snap每月进行数千次实验，处理超过10PB的数据，显著提高了效率和成本效益。迁移到GPU加速后，Snap实现了76%的日常成本节省，未来计划将这一技术应用于更多工作负载。
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关键要点
- Snap公司利用NVIDIA的开源数据处理库和Google Cloud服务加速Snapchat新功能的开发。
- Snap每月进行数千次A/B测试，处理超过10PB的数据，显著提高了效率和成本效益。
- 迁移到GPU加速后，Snap实现了76%的日常成本节省。
- Snap通过使用NVIDIA cuDF和Apache Spark框架，提升数据处理速度，达到4倍的运行时间加速。
- Snap的A/B测试现在在cuDF上运行，允许开发者无需代码更改即可轻松部署。
- Snap团队通过优化管道，减少了所需的GPU数量，从5500个减少到2100个。
- Snap计划将Spark加速器应用于更广泛的生产工作负载，挖掘更多潜在机会。
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延伸问答
Snap公司如何加速Snapchat新功能的开发？
Snap公司利用NVIDIA的开源数据处理库和Google Cloud服务来加速Snapchat新功能的开发。
Snap每月进行多少次A/B测试？
Snap每月进行数千次A/B测试，处理超过10PB的数据。
迁移到GPU加速后，Snap实现了多少成本节省？
Snap实现了76%的日常成本节省。
Snap如何提升数据处理速度？
Snap通过使用NVIDIA cuDF和Apache Spark框架，提升数据处理速度，达到4倍的运行时间加速。
Snap的A/B测试在什么平台上运行？
Snap的A/B测试现在在cuDF上运行，允许开发者无需代码更改即可轻松部署。
Snap未来有什么计划与技术应用？
Snap计划将Spark加速器应用于更广泛的生产工作负载，挖掘更多潜在机会。
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