GPU 数据库在不同行业中的应用.pdf

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1、GPU数据库在不同行业中的应用数据库在不同行业中的应用上海雅捷信息技术股份有限公司上海雅捷信息技术股份有限公司 2003年，公司成立 2015年，股份制改造 2016年，新三板挂牌 2018年，新三板退市上海：总部南昌、合肥：研发中心美国硅谷：研发中心致力于大数据高速并行加工处理服务和产品聚焦：大数据平台智能证券服务工业仿真 AI数据服务历程场地业务典型的硬件配置 NVIDIA GPU-accelerated solution 上海雅捷业务简介原型原型应用应用落地落地功能持续功能持续强化强化 01 GPU数据库原型 -DT 1.0 2013年雅捷工程师开始尝

2、试将GPGPU并行技术用于高性能数据计算，经过一年时间，完成了基本原型开发，经测试，数据查询性能较之RMDB提高数十倍的惊人成绩。 02 行式分布式版本-DT 2.0 2015年 DT2.0在单机版本基础之上，实现了分布式集群功能，集群可根据数据容量在线扩展，首次实现了GPU数据库的集群化部署，并在省级银行落地了第一个可支持高并发查询的分布式GPU数据库，服务于银行在线客户数据分析业务。 03 列式OLAP分布式版本-DT 3.0 2017年 DT3.0 高性能计算数据库产品正式定型，功能和性能持续加强和优化，针对OLAP应用特点， 3.0版本将数据按列进行存储，数据动态从内存和外存调入

3、GPU显存参与运算，在保证效率的同时，扩展了数据存储容量，提升了数据库的适用性。 04 hadoop大数据加工版本-DT 4.0 2019年 DT4.0 在OLAP应用的基础上，针对大数据hadoop框架进行了整合和适配，和集群大数据工具如Hive、Impala等大数据工具进行对接，接管集群在原有框架下执行时间较长的计算型任务，在不改变原有集群结构的基础上，进行业务迁移，提供混合式数据加速，提升集群效率典型的硬件配置 NVIDIA GPU-accelerated solution 雅捷GPU数据库研发历程银行加工时间窗口固定且紧张数据量迅猛增长业务单元增加/业务逻辑更复杂实时数据分析场景越来越多实时行情数据数据量大行情更新频繁量化交易模型复杂度高证券业务更迭速度快金融计算,专业度和精度要求更高典型的硬件配置 NVIDIA GPU-accelerated solu

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