SQreamDB为其GPU支持的数据库筹集了美元

结构化查询语言数据库初创公司SQream Technologies在获得2640万美元的融资后似乎正在受到关注。

B轮融资由控股有限公司牵头，现有和新的投资者参与其中，包括Hanaco Venture Capital，Sistema.vc，World Trade Ventures，Glory Ventures和Silvertech Ventures。

SQream是SQream DB的开发者，SQream DB是一个高度专业化的SQL数据库，由图形处理单元而非个人计算机和服务器中使用的中央处理单元提供支持，并且设计用于分析大型数据存储的成本低于类似数据库。该公司表示，SQream DB使用Nvidia Corp.的GPU来加速工作量，使其超出标准SQL数据库所能提供的能力，该数据库旨在处理多达数百TB的数据。

当被问及为什么他认为GPU比CPU更有益时，SQream首席执行官Ami Gal告诉SiliconANGLE，这完全是它们提供的原始速度。

“传统上，根据摩尔定律，CPU的速度大约每两年翻一番，” Gal说。“但是，自2010年左右以来，CPU一直停滞不前，GPU速度现在以CPU速度的两倍增长。在16个GPU服务器类似于1,000个CPU集群的情况下，它们不仅在许多任务中的执行速度比CPU快100倍，而且体积也小得多。”

Gal解释说，这种速度为那些想要运行数据密集型工作负载的人提供了许多优势，最重要的是，它可以实现对数据的近实时浏览和非常快的数据提取，而这是传统CPU所无法实现的。Gal说，SQream DB数据库是通用的，在某些情况下这些芯片更适合于所需的工作负载时，它将使用CPU。

Gal说：“借助SQream DB，我们实际上试图充分利用主机系统提供的资源。” “例如，如果我们认为通过高度优化的查询编译器和计划优化器，SQream DB可能会决定在CPU上执行某些操作，如果它认为将数据复制到GPU或从GPU复制数据的开销会减慢该过程。因此，编译器将决定哪些列将进入GPU进行处理，哪些列将保留在主机上并由CPU处理，从而充分利用所有可用的计算资源。”

Gal表示，SQream DB最适合处理需要快速提取数据的海量结构化数据，同时保留可从GPU的功能中受益的高吞吐量查询。“当涉及复杂查询时，例如合并来自多个表的数据，而无需耗时的手动索引或预聚合，SQream尤其出色。”

SQream DB当前可在公共云平台上使用，包括Amazon Web Services，IBM Bluemix和Microsoft Azure以及本地。该公司还计划将SQream DB引入其新投资者阿里巴巴(Alibaba)的云计算部门阿里云(Alibaba Cloud)，这似乎对此特别热心。

“ SQream处于独特的位置，可为企业提供所需的解决方案，以降低访问和分析云中快速增长的大规模数据存储的障碍，”阿里巴巴数据库业务总监Chaoqun Zhan说。