A nova fronteira da análise de dados: GPU-accelerated Fabric Data Warehouse (Early Access Preview)
TL;DR: O GPU-accelerated Fabric Data Warehouse é uma nova camada de execução do Microsoft Fabric que usa NVIDIA accelerated computing para acelerar automaticamente queries T-SQL, sem necessidade de reescrita ou novo gerenciamento. Em benchmarks, entregou até 7x mais performance sob alta concorrência, mantendo a latência estável mesmo com 64 usuários simultâneos. O preview estará disponível em breve em quatro regiões. Para empresas brasileiras que lidam com analytics em escala, isso representa redução de tuning manual e maior previsibilidade em cargas de trabalho AI-driven.
Se você ainda não viu, confira o post principal de Arun Ulag, "Microsoft Build 2026: Building Agentic Apps with Microsoft Fabric and Microsoft Databases", para uma visão completa dos anúncios do Microsoft Build.
À medida que volumes de dados crescem, a concorrência aumenta e as cargas de trabalho analíticas se tornam mais dinâmicas e orientadas por AI, a performance fica mais difícil de prever e escalar. Cada query está no caminho crítico, e cada segundo importa. Essa é a tensão central da análise de dados hoje. As expectativas mudaram, mas a tecnologia subjacente não acompanhou — deixando agentes, aplicações e sistemas de AI esperando pelos dados. Para atender a esse momento, a análise precisa de um novo motor de execução.
Como o GPU-accelerated Fabric Data Warehouse muda a dinâmica?
O GPU-accelerated Fabric Data Warehouse foi projetado para entregar análises rápidas e previsíveis em escala, atendendo analistas, analytics engineers e desenvolvedores. Ele transforma o papel do data warehouse — de um sistema construído para relatórios para uma camada de execução para aplicações, agentes e sistemas de AI que raciocinam continuamente sobre os dados, permitindo decisões mais rápidas e maior produtividade.
Usando computação acelerada da NVIDIA, a Microsoft construiu um motor que pega queries SQL conhecidas e as torna mais rápidas, especialmente quando a concorrência, escala e complexidade aumentam. A importância desse trabalho foi reconhecida pela comunidade acadêmica com o prêmio SIGMOD Best Industry Paper pelo artigo "CoddSpeed: Hardware Accelerated Query Processing in Microsoft Fabric".
Sem surpresas na operação: o GPU-accelerated Data Warehouse é simples de usar — não requer reescrita de queries nem gerenciamento de um novo sistema. Você ativa a funcionalidade nas configurações do workspace, e ela se aplica a todos os SQL Analytics Endpoints e Data Warehouses do workspace. Execute a query e, se elegível, a aceleração acontece automaticamente, reduzindo a necessidade de tuning manual e simplificando o caminho do desenvolvimento para produção.
Quem já está usando e quais os resultados?
Clientes dos setores de serviços profissionais, saúde e manufatura já estão colhendo benefícios:
"Na saúde, insights no momento certo são cruciais. O GPU-accelerated Fabric Data Warehouse ajudará a garantir que dados críticos estejam disponíveis quando médicos e líderes precisarem. Estamos vendo até 5x de melhoria na velocidade das queries, permitindo que nossas equipes gastem menos tempo gerenciando performance e mais tempo entregando insights significativos." — Shaun McDonald, IT Manager, UNC Health
"Nossa experiência com GPU-accelerated Fabric Data Warehouse tem sido excelente. A capacidade se integra perfeitamente à nossa arquitetura atual e entregou melhorias significativas de performance em várias queries, com workloads complexos rodando 3,4x mais rápido em concorrência única e de forma mais consistente. [...]. Acreditamos que essa capacidade pode ajudar a unificar como entregamos dados em toda a plataforma." — Andrew Bradbrook, Director – Systems Architecture, WTW
"O recurso se integrou suavemente ao nosso ambiente Fabric existente e foi direto de habilitar e avaliar. Observamos melhorias perceptíveis de performance para workloads analíticos pesados, incluindo execução mais rápida de queries complexas. Essa capacidade é especialmente valiosa para cenários de reporting em larga escala." — Rajkumar Maheshwar, Sr. Manager, Enterprise Data Engineering, Benjamin Moore
O impacto líquido é claro: times conseguem lidar com maiores volumes de queries, escalar análises de forma mais eficiente e entregar insights mais rapidamente para o negócio — sem re-arquitetar o data warehouse.
Como funciona por baixo dos panos?
Quando você executa uma query, a aceleração por GPU acontece automaticamente. As queries passam pelo frontend SQL, onde são parseadas e otimizadas como hoje. Em seguida, o motor distribuído quebra a query em fragmentos e distribui o trabalho pelo sistema.
A diferença está na execução: em vez de enviar todo o trabalho para CPUs, o otimizador pode empurrar porções elegíveis do plano de query para GPUs. Isso acontece de forma inteligente, acelerando operações como grandes joins e agregações, enquanto o restante é executado em CPUs. Se uma query não for elegível para GPU, ela é executada nas CPUs sem perda de consistência.
O resultado é um sistema que parece o mesmo para todos os usuários — mesma superfície T-SQL, mesmas ferramentas, mesma arquitetura. O que muda é a performance. Ao introduzir GPUs no motor de execução, o Fabric Data Warehouse pode processar mais dados em paralelo, reduzir latência para queries complexas e entregar a performance consistente e de baixa latência necessária para análises modernas, aplicações e sistemas de AI.
O que mostram os benchmarks?
Para quantificar o impacto, a Microsoft rodou benchmarks do setor contra três provedores comparáveis de cloud data warehouse e observou até 7x mais performance em cenários de reporting, aplicações e analytics orientados por AI — workloads onde os sistemas são normalmente mais pressionados, com múltiplos usuários e agentes emitindo queries simultaneamente.
Com escala de dados de 100 GB, o que se destaca não é apenas a velocidade de queries individuais, mas como o sistema se comporta sob carga. Enquanto a maioria dos data warehouses desacelera e se torna menos previsível com o aumento da concorrência, o warehouse acelerado por GPU da Fabric mantém performance estável — completando a carga completa de 22 queries em aproximadamente cinco segundos, independentemente de um ou 64 usuários simultâneos.
Construído sobre computação acelerada NVIDIA
A computação acelerada da NVIDIA é essencial para essa capacidade. A Microsoft usa kernels CUDA personalizados para operações críticas como joins, agregações, scans e aritmética, além de LibTorch para gerenciamento de memória e operações de uso geral. Isso permite aproveitar o enorme paralelismo das GPUs para acelerar workloads analíticas reais, mantendo a correção e confiabilidade do banco de dados.
Recursos modernos de hardware GPU — como memória de alta largura de banda e milhares de núcleos CUDA — são usados para processar grandes volumes de dados e executar queries analíticas complexas, a mesma base que alimenta workloads de AI em escala. Essa capacidade é fruto de colaborações profundas entre as equipes de engenharia da Microsoft e da NVIDIA para levar o GPU-accelerated Fabric Data Warehouse da pesquisa para produção.
Nas palavras de Todd Mostak, Senior Director, Analytics and Data Intelligence na NVIDIA: "Joins SQL complexos e scans em larga escala que alimentam workloads de AI agentivam transformam sistemas tradicionais de processamento de dados em gargalos, especialmente sob alta concorrência de usuários. Ao descarregar operações intensivas para computação acelerada NVIDIA, o Microsoft Fabric Data Warehouse tem performance 6x maior que o Fabric Data Warehouse baseado em CPU."
Uma nova era para a análise de dados
À medida que aplicações, agentes e sistemas de AI se tornam mais orientados a dados, performance deixa de ser apenas uma preocupação técnica — torna-se parte da experiência do usuário. Cada query importa, e cada atraso é visível. O GPU-accelerated Fabric Data Warehouse responde a essa mudança trazendo um novo modelo de execução para análises; um que entrega performance previsível em escala e possibilita uma nova classe de cenários. Não é apenas uma melhoria de velocidade. É uma mudança fundamental em como sistemas de análise são construídos e usados, alimentando apps e agentes orientados por AI. Esta é a nova base para análises modernas.
Como começar?
O GPU-Accelerated Fabric Data Warehouse estará disponível em breve em um early access preview em quatro regiões. Você pode se inscrever hoje para obter acesso e começar a construir apps e entregar insights de AI e BI mais rápido do que nunca.
Perguntas Frequentes
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Preciso reescrever minhas queries existentes para usar a aceleração por GPU?
Não. O GPU-accelerated Fabric Data Warehouse acelera queries T-SQL automaticamente, sem reescrita ou alteração no schema. Basta ativar por workspace e queries elegíveis são roteadas para GPUs de forma transparente. -
Quais tipos de workload se beneficiam mais com a GPU?
Operações pesadas como joins e agregações em larga escala, especialmente sob alta concorrência (múltiplos usuários ou agentes simultâneos). Os benchmarks mostraram ganhos de até 7x em cenários de reporting, aplicações e analytics orientados a AI. -
A aceleração por GPU está disponível para todos os workspaces do Fabric?
O preview será lançado em quatro regiões e pode ser ativado por workspace. Ele se aplica tanto a SQL Analytics Endpoints quanto a Data Warehouses dentro do workspace. Ainda não há data de GA global. -
Como fica a consistência dos dados se a query não for elegível para GPU?
Se uma query não puder ser executada em GPU, o motor cai automaticamente para execução em CPU, mantendo a correção dos resultados. Não há risco de perda de dados ou inconsistência.
Artigo originalmente publicado em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
