對(duì)gpu加速的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)際檢查

圖形處理單元加速數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)已成為一個(gè)實(shí)質(zhì)性的啟動(dòng)利基。 然而，目前還不清楚GPU加速的數(shù)據(jù)庫(kù)是否或何時(shí)會(huì)進(jìn)入主流企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。

雖然近年來GPU在數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)方面取得了一些進(jìn)展，但它們似乎不太可能突破特定于應(yīng)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(kù)管理系統(tǒng)的核心事務(wù)處理工作量。

這是因?yàn)镚PU不適合加速任何無法并行化的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，或者不涉及浮點(diǎn)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(dòng)。

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

值得注意的是，沒有一家領(lǐng)先的企業(yè)DBMS供應(yīng)商進(jìn)入GPU加速數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)。 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(chǎng)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(kù)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(kù)工作，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和人工智能。

GPU作為企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的分析協(xié)處理器是很有意義的。 事實(shí)上，您可以在GPU上運(yùn)行一些企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)工作負(fù)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(nèi)存中、單實(shí)例多個(gè)數(shù)據(jù)、智能緩存、高帶寬服務(wù)器內(nèi)存和其他應(yīng)用于基于CPU的處理的復(fù)雜技術(shù)結(jié)合起來，提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能，超出了供應(yīng)商可能已經(jīng)設(shè)計(jì)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(jiǎn)單計(jì)算而優(yōu)化的，但GPU擅長(zhǎng)在少量數(shù)據(jù)上并行許多計(jì)算。 GPU非常適合于加速深度學(xué)習(xí)（重復(fù)矩陣計(jì)算以從處理的每個(gè)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(jì)算）。 這就解釋了為什么，根據(jù)最近的文章，未來對(duì)GPU的需求可能來自沉浸式AI應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序需要高性能的成像和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能融合。

GPU數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的未來在于一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，它在很大程度上超出了RDBMS的范圍：區(qū)塊鏈。 對(duì)相對(duì)較少的數(shù)據(jù)進(jìn)行高度并行的計(jì)算是區(qū)塊鏈的全部?jī)?nèi)容-特別是，它是區(qū)塊鏈共識(shí)協(xié)議的基礎(chǔ)。 事實(shí)上，GPU數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商已經(jīng)將他們的解決方案出售給加密貨幣挖掘市場(chǎng)，以處理這些和其他以區(qū)塊鏈為中心的工作負(fù)載。

如果GPU優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)希望突破其利基，它很可能是由對(duì)結(jié)合區(qū)塊鏈，深度學(xué)習(xí)和交互成像的應(yīng)用程序的需求驅(qū)動(dòng)的.. 可能是什么？

一種可能性是在視頻流市場(chǎng)上使用區(qū)塊鏈服務(wù)。 正如我?guī)讉€(gè)月前所討論的，初創(chuàng)公司已經(jīng)進(jìn)入流媒體市場(chǎng)，打破了NetflixInc.、YouTube和其他高調(diào)內(nèi)容看門人在一個(gè)多設(shè)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(duì)等媒體環(huán)境來平整視頻流市場(chǎng)，在這些環(huán)境中沒有中央服務(wù)器來存儲(chǔ)和管理內(nèi)容。

這些啟動(dòng)的共同之處是使用區(qū)塊鏈作為底層平臺(tái)，用于所有以下功能：視頻存儲(chǔ)、分發(fā)和治理。 沒有一個(gè)我知道提供基于人工智能的視頻處理作為一個(gè)整體或擴(kuò)展的功能，但這似乎是一個(gè)有希望的下一步，以建立潛在的賺錢新服務(wù)。 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(kù)量身定做的。

但目前尚不清楚GPU數(shù)據(jù)庫(kù)提供商是否在探索這類機(jī)會(huì)。 其中大多數(shù)最有可能的增長(zhǎng)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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