近些年，随着硬件性能的不断提升，GPU的超高速计算能力和超大数据处理带宽受到了人们的青睐。CUDA、OpenCL异构统一计算语言的提出,使得GPU成为强大的可编程的通用协处理器。通过利用GPU进行一些计算密集型工作，可以很好的提高工作效率，降低工作时间。GPU已经在数据挖掘、机器学习、生物学等领域展现了其在数据处理方面能够带来可观的加速比。

　　随着互联网信息的不断发展和信息化程度的不断加深，数据库存放的数据的规模不断加大，这对传统CPU数据库的查询性能产生了极大的挑战。GPU数据库是当前数据库产品的一个分支，能够加快从海量数据中提取有价值内容的速度，很好的满足了大规模数据用户的应用需求。GPU数据库使过去因设备算力而无法开展的数据计算得以开展，使其分析周期大大降低，往往几分钟就可以完成以往数天的工作，从而能够很好利用大数据所带来的价值。

　　此项目通过对查询语句和数据库存储的数据进行分析，利用GPU的并行计算模式加快数据库查询任务中计算密集型的子任务，从而提高数据库查询的性能，缩短查询任务的执行时间。

（项目负责人：肖梦白）