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    AI时代 GPU数据库或成趋势

      [  中关村在线 原创  ]   作者:陈杨

          受架构所限,AI时代由CPU驱动的数据库在数据访问速度及处理速度上均不再适用,而这也恰是擅长规模化并行计算的GPU的优势。也因此,AI时代,GPU或将驱动数据库变革。

    CPU驱动的数据库老矣

      传统数据库,如Oracle、DB2,往往由CPU提供驱动力。而CPU为通用型处理器,采用串行架构,擅长逻辑计算,负责不同类型种类的数据处理及访问,同时逻辑判断又需要引入大量分支跳转中断处理,这使得CPU的内部结构复杂。也因此,CPU算力的提升主要靠堆核来实现。

      随着云计算、大数据、AI、物联网等技术应用,数据在近几年呈指数型增长,IDC统计显示全球90%数据均在近几年产生,这便对CPU的处理能力提出考验,而目前CPU的物理工艺、核心数已接近极限,数据量却不会停止,对硬件平台的处理访问能力也不会停止。因此,在AI时代下,由传统CPU驱动的数据库已不能满足需求。

    AI时代 GPU数据库或成趋势

    GPU数据库风头正盛

      不同于CPU,GPU采用并行计算模式,单卡核心数达到上千个,擅长处理密集型运算应用,如图形渲染、计算视觉和机器学习。由此,从2015年起,GPU数据库也成为硅谷的投资热点,经过3年有余的验证,GPU已被证实的确适用于AI时代。

    GPU数据库的优势

      相比由CPU驱动的数据库,采用GPU驱动的数据库在性能、成本及能耗方面均具备优势。

      首先在性能上,得益于上千的处理核心,GPU数据库比CPU驱动的数据库性能提高10-100倍;而在硬件成本上,虽然单个GPU平台高于单个CPU平台,但总体GPU平台部署数量远少于CPU平台,总体硬件成本降至十分之一;同样,单个GPU平台在能耗上超过单个CPU平台,但平台数的减少也使得总体能耗降低。

    AI时代 GPU数据库或成趋势

    GPU数据库创企

      3年时间里,全球也诞生了几家GPU数据库公司,如MapD,总部位于旧金山,产品为GPU OLAP database,基于C++开发的MapD数据库核心,开源遵循GPL3协议;Kinetica,同样位于旧金山,提供商业智能分析和可视化技术实现海量数据的处理,并支持Google Cloud、AWS,Azure;SQream,以色列公司,采用闭源代码,目前已获阿里支持,并已在阿里云适用。

    结语

      互联网时代,中国错失了数据库市场,AI时代,能否用GPU数据库赶上呢?

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