数据挖掘、分析学以及数据库

 

数据库是当今企业的命脉。搜索数据库并找到有用信息已经成为一个巨大的计算难题。学术界以及微软、Oracle、SAP等公司的研究人员将依赖于支持CUDA的GPU来找到一款可扩展的解决方案。

 

采用英伟达™ CUDA(NVIDIA® CUDA)技术的数据挖掘、分析学以及数据库独立软件供应商以及应用程序

 

独立软件供应商(ISV) 描述 GPU优势
MathWorks MATLAB 数据并行数学 (MATLAB PCT、MDCS) 可大幅提升速度,以便为学生、科学家以及工程师提升生产率
Jedox Palo 利用联机分析处理技术可扩展Excel以便用于
    规划和分析
20-40倍速度提升: 将决策时间从数天缩短至短短几小时
ParStream 利用GPU加速数据库和数据分析 10倍或更高速度提升:在区区几秒内即可搜索数以十亿计的纪录
Fuzzy Logix公司的Tanay
    Data Analytics
数据库内分析引擎 利用GPU加速金融模拟、数据挖掘以及统计方法
GPU-Quicksort 高度优化的Quicksort算法 10倍速度提升: 在不到½秒的时间里即可对1600万以上的浮点
    数字进行排序
Arrayfire 针对 C、C++、FORTRAN 的 GPU 函数库 特定应用最多可实现100倍速度提升
Wolfram Mathematica 符号数学分析 (Mathematica) 在各种应用程序上均可实现大幅性能提升,其中包括线性代数、
    图像处理、金融模拟以及傅里叶变换
GPU-LIBSVM libSVM的不同实现方式 / 支持向量 与libSVM相比,加速幅度从10倍至100倍不等
cuSVM 利用GPU分类和回归  
MultiSVM