公司厌倦了呆滞的数据分析项目在这些项目中查询通常不得不通宵达旦才能得出解决方案

只是发现一个基本假设被遗漏了，突然之间需要48小时或更长时间才能正确回答原始问题，这并不是一个理想的解决方案，并且与大多数公司希望程度地利用其庞大数据库的效用的实时分析所承诺的领域相去甚远。

GPU是图形处理单元

GPU具有数千个内核，旨在处理大屏幕上图形的瞬间移动，当您将核心指向数据的行和列时，GPU加速的数据库在分析处理方面变得异常快，它们非常适合加速处理数据库SQL查询的任务，有很多GPU加速计算的早期采用者天气预报（GPU用于实际建模应用程序）必须同时处理多个变量的影响。

确定正确的GPU加速数据库时应寻找的内容

如今只有少数几家公司提供了GPU加速计算数据库解决方案，该解决方案可以利用GPU的强大功能并处理关系型结构化分析-更不用说使用SQL接口来完成所有这些工作，从而为任何企业IT数据中心提供解决方案，在公司确定哪种GPU加速数据库适合他们之前，他们应该考虑以下几点：它是否与公司的现有/现有技术集成？重要的是要知道新的GPU加速数据库是否可以与现有软件一起使用。除非一家公司有足够的现金来燃烧，否则它不太可能希望花更多的时间来大修其数据库技术，因为它已经花费了大量的血液，汗水和眼泪来更新其当前的技术投资。每年都会发布新技术，并且组织负担不起每年进行完全再投资，但是如果已经在SQL或类似的开源解决方案上构建了GPU加速的数据库解决方案，则很有可能与当前的技术投资一起使用。

新技术的上市时间是多少？另一个成本是上船和学习新技术所花费的时间

基于SQL或开发人员已经熟悉的类似解决方案的解决方案可以立即开始使用，从而减少了大量的培训和入门时间，它可以连接到当前的可视化工具吗？如今，大多数数据分析师已经花费了数小时使用他们喜欢的工具（Tableau，Micro Strategy或Microsoft Power BI）创建自定义可视化仪表板，使用这些可视化工具，某些GPU加速的计算解决方案可以非常轻松地工作。

公司是否已经有用于处理数据的存储过程和代码？

由于GPU数据库是相对较新的开发，因此并非所有可用的解决方案都足够成熟，足以匹配开发人员理所当然的成熟度。建立在SQL或类似数据库上的GPU数据库具有更大的功能。可以缩放吗？面对现实吧，GPU很昂贵。理想情况下，公司应具有随意添加和删除GPU资源的能力，可以根据季节或需求的高低调整处理能力，这可以帮助它降低总体数据处理成本。