支持多GPU的數(shù)據(jù)庫
今天,我們非常高興地宣布,MapD Core數(shù)據(jù)庫及其可視化庫開源了。
項(xiàng)目的代碼托管在Github上,基于Apache 2.0協(xié)議。它能夠構(gòu)建全功能版的MapD Core數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫能夠在多GPU的服務(wù)器上對數(shù)十億條記錄進(jìn)行二次查詢。我們所有的核心技術(shù),包括分層緩存系統(tǒng)和LLVM查詢編譯引擎,都包含在今天發(fā)布的這個開源版本中。
這樣做是因?yàn)槲覀儗﹂_源軟件的變革力量具有強(qiáng)烈的信念。無論是在Hadoop還是在深度學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)中,開源項(xiàng)目都帶來了巨大的創(chuàng)新,這些都不是封閉軟件所能帶來的。
我的目標(biāo)一直都是要向世界開放MapD,但是在最初的時候,由于代碼庫尚未成熟,我一直在猶豫是否要開源。所以我建立了這個產(chǎn)品,擴(kuò)大了公司規(guī)模,并做了其他一些事情。
然而,在NEA(最近帶領(lǐng)我們進(jìn)行了2500萬美元的B輪融資)與Greg Papadopoulos和Forest Baskett的第一次見面中,我們共同認(rèn)識到開源的破壞性潛力,特別是在分析領(lǐng)域。我們注意到,雖然基于GPU加速的機(jī)器學(xué)習(xí)正在進(jìn)入人們的視線,但是在GPU上運(yùn)行的分析棧卻無人涉及。幾乎整個GPU機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是開源的,但是卻沒有一個開源的數(shù)據(jù)處理引擎來協(xié)助它。而我們就是來做這個的。
作為開源軟件,該項(xiàng)目能夠與生態(tài)系統(tǒng)中的其他部分進(jìn)行集成,這是封閉系統(tǒng)所無法做到的。我們今天同時也很高興地宣布,與Continuum Analytics和H2O.ai一起組建的GPU開放分析計(jì)劃(GPU Open Analytics Initiative,簡稱GOAI)基金會成立。并且,我們共同發(fā)布了我們的第一個項(xiàng)目,GPU數(shù)據(jù)幀(GPU Data Frame,簡稱GDF)項(xiàng)目。GPU數(shù)據(jù)幀允許在GPU進(jìn)程之間傳遞數(shù)據(jù),而不會增加復(fù)制數(shù)據(jù)或者將數(shù)據(jù)傳遞給CPU帶來的開銷。我們希望這個項(xiàng)目能為在GPU上實(shí)現(xiàn)一個開放的端到端管道邁出一步。
今天開放下面這些源碼:
MapD Core開源數(shù)據(jù)庫:根據(jù)Apache 2許可證提供的MapD Core數(shù)據(jù)庫的源代碼。該代碼提供了多GPU加速SQL查詢功能。
MapD可視化庫:MapD提供的開源Java庫,允許用戶創(chuàng)建支持MapD Core數(shù)據(jù)庫的基于Web的可視化應(yīng)用程序。這個庫包含了圖表生成、交叉過濾數(shù)據(jù)和MapD Core數(shù)據(jù)庫連接管理等功能。其中,圖表和crossfilter庫基于流行的DC.js Dimensional Charting項(xiàng)目。
我們同時還推出了包含MapD Core數(shù)據(jù)庫、MapD Core GPU渲染引擎和MapD Immerse可視化分析客戶端的MapD分析平臺企業(yè)版(MapD Analytics Platform Enterprise Edition)。它包含了不在開源版本中的分布式橫向擴(kuò)展、高可用性(HA)、LDAP和ODBC功能。
我們還提供了社區(qū)版本的二進(jìn)制文件下載,其中包含MapD Core數(shù)據(jù)庫、GPU渲染引擎和MapD Immerse可視化分析客戶端,這些文件都基于非商業(yè)的學(xué)術(shù)許可。
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