Bir sonraki adım GPU.
Analitik sistemleri on beş yıl boyunca işlemcinin sınırlarını zorladı. Bir sonraki büyüklük sıçraması farklı bir donanımdan geliyor.
Dört adımda temel yaklaşım.
İşlemci yolu sona erdi.
Sütun odaklı motorlar, az sayıdaki işlemci çekirdeğini fiziğin izin verdiği ölçüde verimli besleyerek hızlandı. Bu yol artık ilerlemiyor.
Sınır, bellek bant genişliğidir.
Bir analitik sorgu okur, filtreler, gruplar ve join yapar. İşlemci belleği tüm çekirdekler tarafından paylaşılır.
GPU bu işe uygundur.
Sayma, filtreleme, gruplama ve join işlemleri için binlerce çekirdek ve yüksek bant genişlikli bellek.
Neden daha önce gerçekleşmedi?
GPU veritabanları fikrin geçerliliğini kanıtladı ancak tescilli ve pahalı kaldı. Kartlar artık yaygın şekilde bulunabiliyor ve araçlar olgunlaştı.
RayoDB bu konuda ne yapıyor?
Veri kartta yaşar.
Depolama, sorgunun ihtiyaç duyduğu sütunlar GPU belleğinde olacak şekilde düzenlenir.
Kapasite bir adet meselesidir.
Her worker bir GPU’ya sahiptir. Daha fazla kapasite, daha fazla worker demektir.
Modeller verinin yanında çalışır.
Tahminleme, anomali tespiti ve anlamsal arama SQL fonksiyonları olarak çalışır.
Bir oturum, iki ifade.
1 · A week of events, per hour
SELECT toStartOfHour(ts) AS hour, count() AS events
FROM product_events
WHERE ts >= now() - INTERVAL 7 DAY
GROUP BY hour;| hour | events |
|---|---|
| 2026-08-27 00:00 | 1,284,913 |
| 2026-08-27 01:00 | 962,340 |
| … | … |
168 rows · sample data
2 · The next 24 hours, forecast in SQL
SELECT * FROM AI_FORECAST(hourly_events, hour, events, 24);| hour | forecast | low | high |
|---|---|---|---|
| 2026-09-03 00:00 | 1,301,540 | 1,214,002 | 1,388,118 |
| 2026-09-03 01:00 | 978,116 | 901,455 | 1,054,210 |
| … | … | … | … |
24 rows · sample data
Gerçek RayoDB SQL’i ve örnek satırlar. Süreler gösterilmez,politika gereği.
GPU’nun kendi verileriniz üzerinde neyi değiştirdiğini görün.
Erken erişim, gerçek iş yüklerine sahip küçük bir tasarım ortağı grubuna açıktır.