ディープラーニング界隈で異常な盛り上がりを見せるGPUですが、ゲーム、画像処理、HPC、ディープラーニング以外の用途として、データベース処理の高速化への応用が期待されており、実際にMapD、Kinetica、SQreamなどの製品が登場しています。
今回の三木会では、GPUを使ったデータベースの仕組み、特徴について簡単に説明したうえで、今年オープンソース化されたGPUデータベースのMapDを使い、地図の上に大量のデータを重ねて評価を行ってみたデモをお見せします。その評価を通してわかったこと、向いてないこと、GISとの相性など、GPUデータベースの特徴とその可能性について紹介します。
<GPU紹介など編>