数据挖掘、分析学以及数据库

数据库是当今企业的命脉。搜索数据库并找到有用信息已经成为一个巨大的计算难题。学术界以及微软、Oracle、SAP等公司的研究人员将依赖于支持CUDA的GPU来找到一款可扩展的解决方案。
采用英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）技术的数据挖掘、分析学以及数据库独立软件供应商以及应用程序

独立软件供应商（ISV）	描述	GPU优势
MathWorks MATLAB	数据并行数学 (MATLAB PCT、MDCS)	可大幅提升速度，以便为学生、科学家以及工程师提升生产率
Jedox Palo	利用联机分析处理技术可扩展Excel以便用于规划和分析	20-40倍速度提升: 将决策时间从数天缩短至短短几小时
ParStream	利用GPU加速数据库和数据分析	10倍或更高速度提升：在区区几秒内即可搜索数以十亿计的纪录
Fuzzy Logix公司的Tanay Data Analytics	数据库内分析引擎	利用GPU加速金融模拟、数据挖掘以及统计方法
GPU-Quicksort	高度优化的Quicksort算法	10倍速度提升: 在不到½秒的时间里即可对1600万以上的浮点数字进行排序
Arrayfire	针对 C、C++、FORTRAN 的 GPU 函数库	特定应用最多可实现100倍速度提升
Wolfram Mathematica	符号数学分析 (Mathematica)	在各种应用程序上均可实现大幅性能提升，其中包括线性代数、图像处理、金融模拟以及傅里叶变换
GPU-LIBSVM	libSVM的不同实现方式 / 支持向量	与libSVM相比，加速幅度从10倍至100倍不等
cuSVM	利用GPU分类和回归
MultiSVM

利用英伟达™（NVIDIA®）CUDA技术的其它数据分析软件

有关在数据分析学与数据库上使用CUDA的技术报告