超级充电物联网分析与gpu

试着一整天不上网。在2018年，这几乎是不可能的。很多人在物联网中醒来时，睡眠追踪器会轻轻把我们叫醒，并给我们最近6至8小时的睡眠质量即时报告(晚安!)。

我们准备好与IoT牙刷一起使用，评估我们的刷牙;我们将最后的冰咖啡从冰箱中拿出来，它通过Instacart自动重新排序;当我们退出我们的时候，我们离开房子和聪明的锁锁地理局;汽车自动调整到我们的座位，温度和音乐偏好。所有这些，我们甚至没有做过工作！

但是，物联网生态系统的价值是它可以通过将数据，设备和连接的东西的数据相关联，并将其转化为即时洞察力，以使我们的生活 - 或者至少是我们的早晨 - 更好。

企业看到了另一面。如果他们能在物联网数据最有价值的时候对其进行分析并采取行动，他们就能为我们提供适合我们需求的产品和服务。不过，为了抓住这个巨大的市场机会，他们不能让自己的数据跌到谷底典型的数据湖．他们需要正确的工具来实时分析、理解数据并采取行动。

例如，丰田最近经历了全球重组，以扩大其在数据科学技术方面的工作。它发起了丰田连接该公司专注于数据驱动项目，包括共享交通细节的联网汽车、了解客户偏好的远程信息服务，以及根据实际驾驶模式定价的保险车型。现在，丰田将不仅专注于生产优秀的汽车，还将专注于物联网数据的力量来重塑驾驶体验——使其在整个汽车生命周期内更个性化、更安全、对消费者更有吸引力。

物联网同样在重新定义工业，从制造业到公用事业再到物流。例如，单个智能电表可以提供物联网数据，帮助电力公司确定不同季节或一天中不同时间的不同费率，并使他们有机会向消费者提供节约激励。有了智能电表，公用事业公司可以主动更换过载的旧设备，这些设备显示出潜在故障或火灾风险。很明显，物联网的价值在于通过将用户、设备和事物之间的数据关联起来，并将其转化为即时洞察，从而建立更亲密的数字关系。

但是，大多数企业仍在使用依赖旧串行计算范例的技术，在CPU上运行以存储，管理和分析物联网数据。问题是这些技术实时从数据中提取值得太慢，以便在转台进行操作决策，或快速准确地评估风险。

CPU供电的数据库需要很长时间，并要求用户决定预先分析他们认为的数据的重要元素，并且他们努力产生实时可视化。传统的CPU供电数据库不设计用于处理数据源和分析的越来越多的复杂性;今天的数据可以是大型或小的，静态或流媒体，结构化或非结构化，人或机器，长寿或易腐的。他们拿回了东西的互联网。

物联网需要一个洞察力发动机GPUS.实时分析数据。通过使用GPU，由NVIDIA开创的技术，公司可以并行处理数据。

虽然CPU旨在处理涓流数据流，但GPU旨在处理湍急的数据河流 - 软管和瀑布之间的差异。IoT已经比以往更快地生成100倍的数据，并且需要不同的成功基础。

一种GPU数据库还可以将地理空间和流数据转化为可视化数据，从而揭示有趣的模式和隐藏的机会，无论是发生交通堵塞的天数、时间和地点，还是对石油公司来说安全且有利可图的地方。它还可以应用算法，用人工智能来增强人类知识，快速识别人类难以识别、但只有人类才能深入分析的复杂模式。

在其核心，通过加速并行计算，GPU数据库使企业可以处理极端的IOT数据 - 从流媒体到历史记录 - 可视化它，分析它并立即馈送洞察力，以便立即采取行动。跨行，这将是IOT中的竞争优势。

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