Учитывая требования к железу и инертность крупного бизнеса к внедрению не прошедших испытание временем решений, пройдут десятилетия, прежде чем подобные разработки станут мейнстримом.

В своих нишах потенциал у них есть, но с классическими решениями они живут в параллельных реальностях.

P.S. Чисто с технической точки зрения все решения на GPU упираются в огромную стену под названием I/O. Данные нужно загрузить с диска, прогнать через процессор и закинуть на видеокарту. Память у которой ещё менее нерезиновая, чем оперативная.

Поэтому если нет возможности загрузить рабочий объём на видеокарту, а потом его там долго-долго считать (как в ряде задач машинного обучения), то выигрыш может быть не столь большим.

Для баз данных этот фактор является в большинстве случае критическим.

За счет чего спидап-то? Давно процессор является узким местом для СУБД?

Это все равно, что Оку сравнивать с фурой, совершенное разные задачи и стоимость обслуживания, которые практически не пересекаются.

Я не разбираюсь в этих базах, но все, что ускоряет, звучит интересно!
Может ли это помочь небольшим проектам в интернете? :)
Дорого ли обходится внедрение, какие железяки нужны?

Воу! Свежая тема для молодых технопророков?

Истинно!

GPU базы? Лёкгий путь монетизировать фермы после падения курсы крипты?))

А если серьезно - in-memory GPU DB на системах с 6-20 картами - вполне может быть.

Не начать писать, а форкать

Это вы опоздали лет на 30.

А не спеть ли мне песню...

Неужели кто то мог принять по такому заголовку MariaDB за сборище данных?) кмк, вы немного занудствуете