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CPU驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)老矣
 

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，如Oracle、DB2，往往由CPU提供驅(qū)動(dòng)力。而CPU為通用型處理器，采用串行架構(gòu)，擅長(zhǎng)邏輯計(jì)算，負(fù)責(zé)不同類型種類的數(shù)據(jù)處理及訪問(wèn)，同時(shí)邏輯判斷又需要引入大量分支跳轉(zhuǎn)中斷處理，這使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜。也因此，CPU算力的提升主要靠堆核來(lái)實(shí)現(xiàn)。
 

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)在近幾年呈指數(shù)型增長(zhǎng)，IDC統(tǒng)計(jì)顯示全球90%數(shù)據(jù)均在近幾年產(chǎn)生，這便對(duì)CPU的處理能力提出考驗(yàn)，而目前CPU的物理工藝、核心數(shù)已接近極限，數(shù)據(jù)量卻不會(huì)停止，對(duì)硬件平臺(tái)的處理訪問(wèn)能力也不會(huì)停止。因此，在AI時(shí)代下，由傳統(tǒng)CPU驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)已不能滿足需求。

GPU數(shù)據(jù)庫(kù)風(fēng)頭正盛
 

不同于CPU，GPU采用并行計(jì)算模式，單卡核心數(shù)達(dá)到上千個(gè)，擅長(zhǎng)處理密集型運(yùn)算應(yīng)用，如圖形渲染、計(jì)算視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。由此，從2015年起，GPU數(shù)據(jù)庫(kù)也成為硅谷的投資熱點(diǎn)，經(jīng)過(guò)3年有余的驗(yàn)證，GPU已被證實(shí)的確適用于AI時(shí)代。
 

GPU數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)
 

相比由CPU驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用GPU驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在性能、成本及能耗方面均具備優(yōu)勢(shì)。
 

首先在性能上，得益于上千的處理核心，GPU數(shù)據(jù)庫(kù)比CPU驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)性能提高10-100倍；而在硬件成本上，雖然單個(gè)GPU平臺(tái)高于單個(gè)CPU平臺(tái)，但總體GPU平臺(tái)部署數(shù)量遠(yuǎn)少于CPU平臺(tái)，總體硬件成本降至十分之一；同樣，單個(gè)GPU平臺(tái)在能耗上超過(guò)單個(gè)CPU平臺(tái)，但平臺(tái)數(shù)的減少也使得總體能耗降低。
 

GPU數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)企
 

3年時(shí)間里，全球也誕生了幾家GPU數(shù)據(jù)庫(kù)公司，如MapD，總部位于舊金山，產(chǎn)品為GPU OLAP database，基于C++開發(fā)的MapD數(shù)據(jù)庫(kù)核心，開源遵循GPL3協(xié)議；Kinetica，同樣位于舊金山，提供商業(yè)智能分析和可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理，并支持Google Cloud、AWS，Azure；SQream，以色列公司，采用閉源代碼，目前已獲阿里支持，并已在阿里云適用。
 

結(jié)語(yǔ)
 

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，中國(guó)錯(cuò)失了數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)，AI時(shí)代，能否用GPU數(shù)據(jù)庫(kù)趕上呢？