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Quellen der GPU-betriebenen Datenbank von MapD werden offengelegt

Am 8. Mai 2017 hat MapD Technologies angekündigt, ihre GPU-betriebene Datenbank („MapD Core Database“) zusammen mit Visualisierungsbibliotheken quelloffen anzubieten. Mit der Technologie können beispielsweise parallele Abfragen auf Multi-GPU-Servern ausgeführt werden.

Der Code ist auf GitHub unter einer Apache 2.0 Lizenz verfügbar. Das Repository soll alles beinhalten, was man für eine funktionale Installation der MapD Core Database benötigt. Das beinhalte auch das Tiered Caching System und die LLVM Query Compilation Engine.

Die Veröffentlichung sei anlässlich des Innovationspotenzials und Erfolgs von Open Source Software durchgeführt worden. Als Beispiel dafür führt das Unternehmen den Erfolg von Hadoop und Deep Learning Frameworks an. Genau hier sieht sich MapD auch an einer Schnittstelle, um quelloffenes Machine Learning und Deep Learning mit einer quelloffenen Engine für effiziente Datenverarbeitung zu vervollständigen. In diesem Zuge hat MapD zusammen mit Continuum Analytics und H2O.ai die GPU Open Analytics Initiative (GOAI) gegründet. Diese arbeitet aktuell an dem Projekt GPU Data Frame (GDF), mit dem eine quelloffene End-to-End Pipeline auf GPUs realisiert werden soll.

Weitere Informationen sind im entsprechenden Artikel von Todd Mostak im Blog des Unternehmens zu finden.