對gpu加速的數(shù)據(jù)庫進行實際檢查

圖形處理單元加速數(shù)據(jù)庫市場已成為一個實質性的啟動利基。 然而，目前還不清楚GPU加速的數(shù)據(jù)庫是否或何時會進入主流企業(yè)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

雖然近年來GPU在數(shù)據(jù)庫體系結構方面取得了一些進展，但它們似乎不太可能突破特定于應用程序的協(xié)處理器桶，解決大多數(shù)組織使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的核心事務處理工作量。

這是因為GPU不適合加速任何無法并行化的數(shù)據(jù)庫操作，或者不涉及浮點和其他數(shù)字處理，或者需要大量數(shù)據(jù)從主要中央處理單元在系統(tǒng)總線上來回移動。

商業(yè)GPU優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為一個有希望的利基，主要來自專注于加速數(shù)據(jù)分析應用程序的初創(chuàng)企業(yè)，這是一個非常擁擠的利基市場。 例如：

值得注意的是，沒有一家領先的企業(yè)DBMS供應商進入GPU加速數(shù)據(jù)庫的市場。 他們中的大多數(shù)人與Nvidia合作，為GPU加速他們的云和現(xiàn)場解決方案組合中的AI工作量。 一些合作伙伴與GPU數(shù)據(jù)庫利基公司，并整合這些合作伙伴的產(chǎn)品作為加速器的分析密集型數(shù)據(jù)庫工作，如數(shù)據(jù)倉庫和人工智能。

GPU作為企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的分析協(xié)處理器是很有意義的。 事實上，您可以在GPU上運行一些企業(yè)數(shù)據(jù)庫工作負載，正如最近在本博客中討論的Oracle產(chǎn)品管理器那樣。 通過這樣做，您所獲得的是更快的分析處理，通過將柱狀、內存中、單實例多個數(shù)據(jù)、智能緩存、高帶寬服務器內存和其他應用于基于CPU的處理的復雜技術結合起來，提高數(shù)據(jù)庫的性能，超出了供應商可能已經(jīng)設計的性能。

盡管如此，在圖像處理和人工智能中，GPU顯然是突出的。 雖然CPU是為在大量數(shù)據(jù)上執(zhí)行少量簡單計算而優(yōu)化的，但GPU擅長在少量數(shù)據(jù)上并行許多計算。 GPU非常適合于加速深度學習（重復矩陣計算以從處理的每個數(shù)據(jù)集中提取洞察力)和成像(每幅圖像處理數(shù)百萬矢量計算）。 這就解釋了為什么，根據(jù)最近的文章，未來對GPU的需求可能來自沉浸式AI應用程序，這些應用程序需要高性能的成像和數(shù)據(jù)驅動的智能融合。

GPU數(shù)據(jù)庫市場的未來在于一個數(shù)據(jù)平臺，它在很大程度上超出了RDBMS的范圍：區(qū)塊鏈。 對相對較少的數(shù)據(jù)進行高度并行的計算是區(qū)塊鏈的全部內容-特別是，它是區(qū)塊鏈共識協(xié)議的基礎。 事實上，GPU數(shù)據(jù)庫供應商已經(jīng)將他們的解決方案出售給加密貨幣挖掘市場，以處理這些和其他以區(qū)塊鏈為中心的工作負載。

如果GPU優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫市場希望突破其利基，它很可能是由對結合區(qū)塊鏈，深度學習和交互成像的應用程序的需求驅動的.. 可能是什么？

一種可能性是在視頻流市場上使用區(qū)塊鏈服務。 正如我?guī)讉€月前所討論的，初創(chuàng)公司已經(jīng)進入流媒體市場，打破了NetflixInc.、YouTube和其他高調內容看門人在一個多設備、多通道、始終在世界上向最終用戶分發(fā)視頻和其他流媒體娛樂的束縛。 這些初創(chuàng)公司大多試圖通過建立對等媒體環(huán)境來平整視頻流市場，在這些環(huán)境中沒有中央服務器來存儲和管理內容。

這些啟動的共同之處是使用區(qū)塊鏈作為底層平臺，用于所有以下功能：視頻存儲、分發(fā)和治理。 沒有一個我知道提供基于人工智能的視頻處理作為一個整體或擴展的功能，但這似乎是一個有希望的下一步，以建立潛在的賺錢新服務。 而這些人工智能功能-除了基于區(qū)塊鏈的加密貨幣之外，幾種用于出版商、觀眾和其他生態(tài)系統(tǒng)參與者之間支付的加密貨幣-似乎是為GPU加速的數(shù)據(jù)庫量身定做的。

但目前尚不清楚GPU數(shù)據(jù)庫提供商是否在探索這類機會。 其中大多數(shù)最有可能的增長途徑將是混合數(shù)據(jù)環(huán)境中的高性能查詢加速器。

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