推荐5种让数据库快的飞起的GPU加速产品

GPU承诺会彻底改变大数据分析领域，从当前来看，这并不是虚言，当我们数据量达到一定级别的时候，我们一定会转向使用GPU。大多数的数学密集型应用都包含机器学习框架，也都会利用GPU的并行处理能力来加速计算。

GPU和数据库各有所长，GPU擅长处理需要大量数学密集型运算的任务，比如视觉模拟、超快数据库事务、计算视觉和机器学习等任务，而数据库擅长有特定要求的计算，如比较复杂的连接计算。下面为大家介绍五款提供GPU加速的数据库解决方案产品，其中有三款是商业产品，剩下的是开源产品。

MapD

MapD是由麻省理工学院的研究人员ToddMostak 和Samuel Madden开发的一个新的大规模并行数据库，使用现成的GPU来处理复杂的空间和GIS的实时数据，自从首次公开之后，最近重新走进了了人们的视野中，MapD利用LLVM编译框架把SQL语句编译成GPU原生代码，另外，它还可以作为GPU的后备之选。

加速的另一个源头是公司每个GPU的本地存储，它们作为数据缓存的运行速度要比CPU缓存和内存快很多倍。MapD声称其GPU-powered装置要比同数量级的内存数据库和Hadoop装置快很多倍，但是实际来看这个说法可能要打个折扣，因为用来作对比的是高端昂贵的Nvidia Kepler K80 GPU。

Kinetica

Kinetica原本叫GPUdb，GPUdb这个名字可能就是在暗示，这是一个GPU驱动的数据库解决方案。它的最新版本改名叫Kinetica，不仅拥有常用的GPU加速方法，还可以利用NVIDIAGPU栈来进行加速，如NVIDIA NVLink技术，可以加快数据在GPU(或者GPU与CPU)之间的传输速度。

Kinetica也试图成为为现代企业所用的数据库产品，所以它不仅有尖端技术的应用，同时也集成了标准的商业数据库功能，例如 SQL-92 查询、支持聚类、故障恢复和一键安装。

BlazingDB

BlazingDB是一个GPU驱动的数据库，主要针对使用PostgreSQL、MySQL或AmazonRedshift数据库的公司，BlazingDB的创造者声称BlazingDB的速度提升要远超其它产品。

BlazingDB的另一个亮点是其提供本地和云托管的产品实例。如果公司已经在Amazon和Azure上有数据，你可以启动一个BlazingDB实例，使用数据管道来管理数据，也可以比较查询性能。

该公司于六月提供商业版产品，同时还会提供一个免费的社区版产品。值得注意的是，目前该产品唯一支持的平台Ubuntu 14.04。

Blazegrah

并不是所有的数据库都支持通用的SQL系统，也会存在一些为特定类型的数据进行操作优化的数据库，例如图数据库就是用来分析对象之间的关系并呈现出来。

这种为特定数据类型存在的数据库也适合GPU加速。Blazegraph是一个使用java编写、为开源图数据库提供GPU加速的产品。Blazegraph的创造者表示这款产品的设计初衷是使用GPU加速现有的图形分析工作，并且速度要比CPU快200-300倍。

PG-Strom

流行的开源数据库PostgreSQL 有很多卖点：高扩展性、支持NoSQL / JSON格式的文件存储功能，以及一直与世界先进的技术保持同行。

PostgreSQL数据库本身是没有GPU加速的，但是有一个专门做GPU加速的项目PG-Strom，当收到一条查询优化语句时，PG-Strom就会给出提示是否切换到GPU，如果答案是肯定的，就会立即创建一个GPU-optimized进行GPU优化。

建立PG-Strom需要做一些准备，它需要NVIDIA CUDA工具包，需要从原始码编译。但一旦融入PostgreSQL作为自定义扫描的提供者，它和普通查询的用法一致，在进行GPU加速时也不需要重写。