摘要
随着大数据和人工智能时代的到来，对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。
传统的磁盘数据库系统由于I/O瓶颈，难以满足高并发、低延迟的应用需求。
内存数据库系统将数据存储在内存中，极大地提升了数据访问速度，而GPU作为一种高性能计算单元，其强大的并行处理能力为内存数据库系统提供了新的加速途径。
本篇论文综述了高并发GPU内存数据库系统的设计与实现的研究现状。
首先介绍了内存数据库、GPU数据库等相关概念，接着从系统架构设计、数据存储模型、并发控制机制、GPU并行算法设计等方面详细阐述了国内外研究现状，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。
最后总结了高并发GPU内存数据库系统面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：内存数据库；GPU数据库；高并发；并行处理；数据管理
##1.1内存数据库内存数据库系统（IMDBMS）是一种将全部或大部分数据存储在内存中，以提供快速数据访问和处理能力的数据库管理系统。
与传统的磁盘数据库系统相比，内存数据库系统具有以下优点：高性能:数据存储在内存中，避免了磁盘I/O操作，极大地提高了数据访问速度，降低了查询延迟。
高并发:内存数据库系统通常采用多线程或多进程架构，能够同时处理多个用户请求，支持高并发访问。
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