GOAIはデータベース、アナリティクス、機械学習を全てGPUに統合しようとしている：「The Next Platform」で読むグローバルITトレンド（6）（2/2 ページ）

GPUベースのソフトウェアを開発する新興ベンダー数社が、データベース、アナリティクス、機械学習を同一のGPUメモリで動かすことで、データ移動をしなくて済むような基盤を生み出すための活動「GOAI」を始めた。この取り組みについて取材した。

[Timothy Prickett Morgan, The Next Platform]

GPUデータベースの公開

　Kineticaが提供する社名と同名のGPUデータベース（旧称：GPUdb）は、GPUデータベース分野においては比較的後発で、まだクローズドソースだ。だが、MapDがMapD Coreをオープンソースとして公開したことで、Kinetica製品も近いうちにオープンソース化される可能性がある。

　モスタク氏は、機械学習フレームワークや人気のアナリティクスツールは全てオープンソースであり、MapDの公開は自然なだけでなく、時宜を得た必然だったと振り返る。同社の最初の投資家は収益を重視し、MapDの公開を必ずしも積極的に支持していなかった。だが、MapDが2017年3月に行った2500万ドルのシリーズB資金調達でNew Enterprise Associatesが筆頭投資家となったことで流れが変わり、同社はオープンソース化を進めることになった。

　オープンソース製品を含む製品ラインアップの多くと同様に、MapDにはCore、Community、Enterpriseのエディションがあり、これらは以下のように機能が異なる。

　MapDデータベースはApache 2ライセンスで公開されており、他のオープンソースコードと組み合わせて使いやすい。MapDデータベースに統合可能なレンダリングエンジンやビジュアルアナリティクス機能はオープンソース化されていない。最新のMapD 3.0リリースに含まれる高可用性や分散処理などのエンタープライズグレード機能もオープンソース化されていない。最近では、企業は複数のGPUを搭載する1台のシステムでかなり大規模なデータベースを処理できる。オープンソース化は、市場に種をまく効果的な方法だ。

出典：GOAI: Keeping Databases, Analytics, And Machine Learning All On The GPU（The Next Platform）

筆者　 Timothy Prickett Morgan

IT industry analyst, editor, journalist