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資料探勘、分析和資料庫
資料庫已是今日企業的重要工具。搜尋資料庫並找出有用的資訊已成為運算的重大挑戰。來自學術界和Microsoft, Oracle, SAP,以及許多其他企業的研究人員正在尋找可支援CUDA的GPU,以獲得可擴充的解決方案。
專攻資料探勘、分析和資料庫之獨立軟體開發商(ISV)及採用CUDA的應用程式
獨立軟體供應商(ISV)
說明
GPU 優勢
MathWorks MATLAB
數據平行數學 (MATLAB PCT, MDCS)
速度大幅提昇,可增加學生、科學家和工程師的生產力。
Jedox Palo
利用線上分析處理資料庫(OLAP)擴充Excel以執行規劃和分析
速度加快二十至四十倍:將決策所需時間由數天縮短至數小時。
ParStream
利用GPU加速資料庫和數據分析
速度提昇十倍或更快:數秒內便能搜尋數十億筆的記錄
Fuzzy Logix公司的Tanay Data Analytics
資料庫內分析引擎
利用GPU加速金融模擬、數據探勘,以及統計方法
GPU-Quicksort
高度最佳化Quicksort演算法
速度加快十倍:可在不到半秒的時間內分類1600萬個浮點數
AccelerEyes Jacket for MATLAB
利用Jacket無縫加速MATLAB
針對某些特定應用,速度可加快一百倍
Wolfram Mathematica
符號運算分析 (Mathematica)
大幅提昇各種應用程式的效能,包括線性代數、影像處理、金融模擬,以及傅利葉轉換。
GPU-LIBSVM
實現libSVM / 支撐向量的不同方法
較libSVM加快10至100倍
cuSVM
利用GPU進行分類和返回
MultiSVM
利用CUDA的其他數據分析軟體
GPUMiner:在NVIDIA GPU上進行的平行資料探勘
,作者為來自香港科技大學及微軟的Fang等人
說明GPUMiner的論文
Cmatch:在GPU上執行的快速精準串匹配
,作者為來自馬里蘭大學的Schatz, Trapnel
說明Cmatch的論文
針對R所打造的R+GPU套件,這是一套專為統計分析設計的熱門開放原始碼解決方案
將CUDA用於資料分析及資料庫的相關技術報告
資料庫
IEEE Spectrum 文章 : “
為何繪圖處理器將徹底改變數據處理
”,作者為來自Oracle公司的Blas和Kladeway。
GPUQP: 採用GPU進行詢問協同處理
在視訊卡上執行平行搜尋
,作者為來自Oracle公司的Kaldeway, Hagen, Blas, Sedlar
Oracle中使用者定義的聚合函數
Microsoft SQL中的龐大文本數據類型
採用CUDA調整PostgreSQL
商業資料庫中的硬體加速:空間運作的個案研究
,作者為Bandi等人
資料探勘、分析
GPU加速的大規模分析
,作者為來自HP實驗室的Wu, Zhang, Hsu
在具有CUDA的市售GPU上執行K-Means
利用繪圖卡處理器技術於SAP NetWeaver BIA
, Weyerhaeuser (SAP), Mindnich (SAP), Farber (SAP), Lehner (TU Dresden)加快資料探勘的速度。
在GPU上進行時態資料探勘所需的演算法變化
,作者為來自Virginia Tech的Sean Ponce。
利用加速繪圖處理器執行高效率的K-Means叢集分析
利用GPU加速的文本探勘分析
CUDA中的直方圖計算
在GPU上實現資料探勘分析應用程式的編譯器和運時系統
利用GPU進行排序
針對多核心GPU設計高效率排序演算法
GPU快速排序資料庫
利用複合演算法執行快速平行GPU排序
利用CUDA執行的快速且靈活的排序演算法
利用具有CUDA的Bltonic netwoRK執行排序
GPU樣本排序
GPUTeraSort: 針對大型資料庫管理的高效能繪圖處理器
Map-Reduce / Hadoop
Mars: GPU上的一種Map-Reduce架構
一種針對可程式GPU的Map-Reduce架構
DisMaRC: CUDA上的一種分散式Map Reduce架構
MITHRA : 利用MapReduce將CUDA擴增至叢集
另一篇有關MITHRA的論文
亦可參考
Tesla/CUDA成功案例
其他Tesla垂直解決方案
CUDA軟體開發工具和資料庫