NVIDIA Home > Список продуктов > Высокопроизводительные вычислительные решения > Интеллектуальный анализ данных, базы данных
 |
Подписаться |  |
Делиться ссылкой |
ИНФОРМАЦИЯ О ПРОДУКТЕ
ИНФОРМАЦИЯ О ПРОДУКТЕ
- Инструменты разработчика
Программирование GPU с поддержкой CUDA
- NVIDIA CUDA
ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ
Интеллектуальный анализ данных, базы данных
Cегодня базы данных – это рабочая лошадка бизнеса. Поиск и обнаружение нужной информации в базах данных превратились в настоящий вычислительный вызов. Исследователи из академической среды, компаний Microsoft, Oracle, SAP и других предприятий ищут масштабируемое решение при помощи GPU с поддержкой CUDA.
Основные независимые поставщики ПО (НППО) в области анализа данных и приложения с поддержкой
| НППО/ Приложение | Поддерживаемые возможности | Ожидаемое ускорение работы* | Статус версии |
| AccelerEyes Jacket for MATLAB | Оптимизированный алгоритм Quicksort | в 100 раз | Выпущена |
| MathWorks MATLAB | MATLAB операции | от 3 до 5раз | Выпущена |
| Wolfram Mathematica | Набор модулей по управлению ссылками на базе CUDA | от 3 до 5раз | Выпущена |
| Jedox Palo | Excel с расширенными возможностями и OLAP для планирования и анализа | в 20-40 раз | Выпущена |
| ParStream | Ускорение баз данных и анализа данных при помощи GPU | в 10раз | Выпущена |
| GPU-Quicksort | Оптимизированный алгоритм Quicksort | в 10раз | Выпущена |
| GPU-LIBSVM | Различные реализации libSVM / классификации вектора | от 10 до 100 раз | Выпущена |
* Ожидаемое увеличение скорости в сравнении с четырехъядерной системой на базе CUDA. Увеличение скорости согласно внутреннему тестированию NVIDIA или документации поставщика приложения.
Прочее ПО для анализа данных, использующее CUDA
- GPUMiner: Поиск и извлечение данных на NVIDIA GPU с поддержкой параллельности, Фэнг и другие (Fang et al), Научно-технологический университет Гон-Конга и компания Microsoft
- Cmatch: Быстрый поиск полной строки на GPU, Шатц (Schatz), Трапнел (Trapnel), Университет Мэриленда
- Пакет R+GPU для R, популярного решения для статистического анализа с открытым кодом
- Базы данных
- Статья IEEE Spectrum: "Почему графические процессоры изменят привычный способ работы с базами данных", Блас (Blas) и Клэдвэй (Kladeway), компания Oracle
- GPUQP: Совместная обработка запросов при помощи GPU
- Параллельный поиск на видеокартах, Клэдвэй (Kaldeway), Хэген (Hagen), Блас (Blas), Сэлдар (Sedlar), компания Oracle
- Типы данных для большого текста в Microsoft SQL
- Масштабирование PostgreSQL при помощи CUDA
- Аппаратное ускорение в коммерческих базах данных: исследование пространственных операций, Бэнди (Bandi) и другие
- Аналитика и извлечение данных
- Аналитика больших объемов данных с GPU-ускорением, Ву (Wu), Занг (Zhang), Хсу (Hsu), HP Laboratories
- K-Means на массовых GPU с CUDA
- Использование технологии обработки при помощи видеокарты для ускорения извлечения данных в SAP NetWeaver BIA, Уэйерхойзер (Weyerhaeuser) (SAP), Минднич (Mindnich) (SAP), Фарбер (Farber) (SAP), Ленер (Lehner) (TU Дрезден)
- На пути к изменению алгоритма для временного извлечения данных при помощи GPU, Шон Понче (Sean Ponce), Вирджиния Теч (Virginia Tech)
- Эффективная кластеризация при помощи алгоритма K-Means на графических процессорах с ускорением
- Извлечение текста с GPU-ускорением
- Вычисление гистограмм с CUDA
- Компилятор и рабочая среда для приложений извлечения данных на GPU
- Сортировка при помощи GPU
- Разработка эффективных алгоритмов сортировки для многоядерных GPU
- Библиотека GPU QuickSort
- Быстрая параллельная сортировка на GPU при помощи гибридного алгоритма
- Гибкий алгоритм быстрой сортировки на CUDA
- Сортировка битонических последовательностей с CUDA
- Пример сортировки на GPU
- GPUTeraSort: Высокопроизводительная сортировка на графическом процессоре для работы с большими базами данных
- Map-Reduce/ Hadoop
MATLAB является зарегистрированным товарным знаком компании MathWorks
Jacket является товарным знаком компании AccelerEyes