对gpu加速的数据库进行实际检查

图形处理单元加速数据库市场已成为一个实质性的启动利基。 然而，目前还不清楚GPU加速的数据库是否或何时会进入主流企业数据库管理系统。

虽然近年来GPU在数据库体系结构方面取得了一些进展，但它们似乎不太可能突破特定于应用程序的协处理器桶，解决大多数组织使用数据库管理系统的核心事务处理工作量。

这是因为GPU不适合加速任何无法并行化的数据库操作，或者不涉及浮点和其他数字处理，或者需要大量数据从主要中央处理单元在系统总线上来回移动。

商业GPU优化的数据库已经成为一个有希望的利基，主要来自专注于加速数据分析应用程序的初创企业，这是一个非常拥挤的利基市场。 例如：

值得注意的是，没有一家领先的企业DBMS供应商进入GPU加速数据库的市场。 他们中的大多数人与Nvidia合作，为GPU加速他们的云和现场解决方案组合中的AI工作量。 一些合作伙伴与GPU数据库利基公司，并整合这些合作伙伴的产品作为加速器的分析密集型数据库工作，如数据仓库和人工智能。

GPU作为企业数据库中的分析协处理器是很有意义的。 事实上，您可以在GPU上运行一些企业数据库工作负载，正如最近在本博客中讨论的Oracle产品管理器那样。 通过这样做，您所获得的是更快的分析处理，通过将柱状、内存中、单实例多个数据、智能缓存、高带宽服务器内存和其他应用于基于CPU的处理的复杂技术结合起来，提高数据库的性能，超出了供应商可能已经设计的性能。

尽管如此，在图像处理和人工智能中，GPU显然是突出的。 虽然CPU是为在大量数据上执行少量简单计算而优化的，但GPU擅长在少量数据上并行许多计算。 GPU非常适合于加速深度学习（重复矩阵计算以从处理的每个数据集中提取洞察力)和成像(每幅图像处理数百万矢量计算）。 这就解释了为什么，根据最近的文章，未来对GPU的需求可能来自沉浸式AI应用程序，这些应用程序需要高性能的成像和数据驱动的智能融合。

GPU数据库市场的未来在于一个数据平台，它在很大程度上超出了RDBMS的范围：区块链。 对相对较少的数据进行高度并行的计算是区块链的全部内容-特别是，它是区块链共识协议的基础。 事实上，GPU数据库供应商已经将他们的解决方案出售给加密货币挖掘市场，以处理这些和其他以区块链为中心的工作负载。

如果GPU优化的数据库市场希望突破其利基，它很可能是由对结合区块链，深度学习和交互成像的应用程序的需求驱动的.. 可能是什么？

一种可能性是在视频流市场上使用区块链服务。 正如我几个月前所讨论的，初创公司已经进入流媒体市场，打破了NetflixInc.、YouTube和其他高调内容看门人在一个多设备、多通道、始终在世界上向最终用户分发视频和其他流媒体娱乐的束缚。 这些初创公司大多试图通过建立对等媒体环境来平整视频流市场，在这些环境中没有中央服务器来存储和管理内容。

这些启动的共同之处是使用区块链作为底层平台，用于所有以下功能：视频存储、分发和治理。 没有一个我知道提供基于人工智能的视频处理作为一个整体或扩展的功能，但这似乎是一个有希望的下一步，以建立潜在的赚钱新服务。 而这些人工智能功能-除了基于区块链的加密货币之外，几种用于出版商、观众和其他生态系统参与者之间支付的加密货币-似乎是为GPU加速的数据库量身定做的。

但目前尚不清楚GPU数据库提供商是否在探索这类机会。 其中大多数最有可能的增长途径将是混合数据环境中的高性能查询加速器。

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