如果希望提升数据库的服务性能，以前没有别的办法，只能提升CPU的主频、增加更大的内存，采用最新的主板以提升I/O吞吐量，一定再配上更加高端的存储设备。虽然性能得到了一定的提升，但是资金的投入也是显著增加了。

这种简单粗暴的方式行将结束，因为很快信息主管就可以有更加丰富的选择，能够在不增加投资的前提下，获得更强悍的运算能力，让数据库的性能显著增加。

如果不是高精尖的行业，通常对于CPU的精度运算要求没有达到吹毛求疵的程度。比如医疗行业，数据库面临的主要问题是急剧增加的数据库访问并发数，而不是数据库的更加复杂的运算。大约有超过一半的数据库访问时进行SELECT语句的检索执行，其他一部分INSERT或者DELETE操作。所以比如ORACLE，比如SQL SERVER都是在要求配置主频尽可能快的CPU，实现在单位时间能完成更速度的计算，保证前端应用无法感觉出在等待数据库响应。由于数据库仍是单条处理的方式，所以当一条语句被卡住了，会导致后续所有的SQL语句被阻塞，发生系统拥塞。

现在，总算可以摆脱开昂贵的CPU主频的限制，通过GPU的海量计算单元完成超多数据的并发计算，从而提升数据库的响应速度。华为公司推出的GaussDB数据库系统就可以不仅仅使用CPU，还能够利用GPU完成数据库运算，实现语句的并发处理，可以极大提升数据库工作效率。目前还没有看到ORACLE数据库可以利用GPU进行分布式运算的报道。毕竟在GPU上运算意味着ORACLE的数据库架构可能需要进行彻底的修改。

借助GPU能够为用户带来什么样的体验呢？

首先，投资的便宜会让用户受益。绝大部分组织机构在进行信息化建设的时候，对于每一分的投资都非常慎重。 而CPU作为服务器中最为核心的部件，价格比较昂贵，比如市面上的E5-2620 V4 CPU价格将近4000元。相比之下，比较高端的GTX1080TI也不过2600元左右。但是GTX1080TI的运算单元要远远超过CUP的数量。跟其同时代的I7CPU的运算性相比，有13倍的提升。所以用户是有机会通过采购GPU实现大规模计算的，并且投资要远低于CPU投资。

其次，运算能力要比CPU的速度快很多。通过显卡中的流处理器单元完成数学运算，比如1080ti的流处理器达到了3584个，也就是同时有3584个处理器在进行运算，相比于CPU的计算单元，数量是非常庞大的了。

最后，分布式计算的技术进一步提升了数据库的安全性。尽管ORACLE数据库的集群也是可以通过增加计算节点实现运算能力的提升，但是由于其先天性的独立运行模式，并不适应分布式计算，所以增加节点的过程非常复杂，必要的时候会将数据库停机后方可实现。但是GaussDB数据库天然的是按照分布式思想进行开发的，所以增加计算节点是非常便利容易的，能够在不影响前台使用的情况下完成性能的提升工作，非常的优秀。还有一点，GaussDB数据库作为分布式数据库，能够天然的对任务性质进行划分，实现最大化利用CPU和GPU的目的。将那些简单庞大的任务交于GPU，而复杂精度计算的任务自然就交个CPU了。反观传统的数据库，却只能在CPU的道上跑到黑了。

当然就计算来说，GPU的能力无论如何是无法通CPU相提并论的。但是GPU讲究的是“人海战术”，因此在某些场景下非常的使用。比如高并发场景。当海量请求纷至沓来的时候，就算CPU运算能力再强，也是疲于奔命了。所以在有的场合，发现尽管配备了高性能的CPU，服务器，卡顿问题仍然会时不时出现。GPU计算就是为了应对这些计算并不复杂，但是数量极其庞大的任务。

信息化技术的发展总是能够为用户带来全新的体验以及更加丰富的选择。通过对自己信息系统的业务场景进行分析，采用不同的数据库架构，能够实现在也有限的投资内完成最优的配置。这就是信息技术的力量。