支持多GPU的數據庫
今天，我們非常高興地宣布，MapD Core數據庫及其可視化庫開源了。
項目的代碼托管在Github上，基于Apache 2.0協議。它能夠構建全功能版的MapD Core數據庫，該數據庫能夠在多GPU的服務器上對數十億條記錄進行二次查詢。我們所有的核心技術，包括分層緩存系統和LLVM查詢編譯引擎，都包含在今天發布的這個開源版本中。
這樣做是因為我們對開源軟件的變革力量具有強烈的信念。無論是在Hadoop還是在深度學習的生態系統中，開源項目都帶來了巨大的創新，這些都不是封閉軟件所能帶來的。
我的目標一直都是要向世界開放MapD，但是在最初的時候，由于代碼庫尚未成熟，我一直在猶豫是否要開源。所以我建立了這個產品，擴大了公司規模，并做了其他一些事情。
然而，在NEA（最近帶領我們進行了2500萬美元的B輪融資）與Greg Papadopoulos和Forest Baskett的第一次見面中，我們共同認識到開源的破壞性潛力，特別是在分析領域。我們注意到，雖然基于GPU加速的機器學習正在進入人們的視線，但是在GPU上運行的分析棧卻無人涉及。幾乎整個GPU機器學習和深度學習都是開源的，但是卻沒有一個開源的數據處理引擎來協助它。而我們就是來做這個的。
作為開源軟件，該項目能夠與生態系統中的其他部分進行集成，這是封閉系統所無法做到的。我們今天同時也很高興地宣布，與Continuum Analytics和H2O.ai一起組建的GPU開放分析計劃（GPU Open Analytics Initiative，簡稱GOAI）基金會成立。并且，我們共同發布了我們的第一個項目，GPU數據幀（GPU Data Frame，簡稱GDF）項目。GPU數據幀允許在GPU進程之間傳遞數據，而不會增加復制數據或者將數據傳遞給CPU帶來的開銷。我們希望這個項目能為在GPU上實現一個開放的端到端管道邁出一步。
今天開放下面這些源碼：
MapD Core開源數據庫：根據Apache 2許可證提供的MapD Core數據庫的源代碼。該代碼提供了多GPU加速SQL查詢功能。
MapD可視化庫：MapD提供的開源Java庫，允許用戶創建支持MapD Core數據庫的基于Web的可視化應用程序。這個庫包含了圖表生成、交叉過濾數據和MapD Core數據庫連接管理等功能。其中，圖表和crossfilter庫基于流行的DC.js Dimensional Charting項目。
我們同時還推出了包含MapD Core數據庫、MapD Core GPU渲染引擎和MapD Immerse可視化分析客戶端的MapD分析平臺企業版（MapD Analytics Platform Enterprise Edition）。它包含了不在開源版本中的分布式橫向擴展、高可用性（HA）、LDAP和ODBC功能。
我們還提供了社區版本的二進制文件下載，其中包含MapD Core數據庫、GPU渲染引擎和MapD Immerse可視化分析客戶端，這些文件都基于非商業的學術許可。
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