近年来，GPU数据库因其强大的并行计算能力、较大的内存宽带和容量，使其可用性及优势越来越明显，国内互联网巨头、传统数据库企业等都纷纷布局GPU数据库市场。
2013年，上海雅捷信息技术股份有限公司（以下简称“雅捷”）研发团队开始基于GPU的高性能分布式数据库的研发，并积极实现数据库的国产化。2020年，雅捷与海光信息开始合作，探索具备自主知识产权的异构加速卡与数据库产品的结合。得益于海光完备的工具链和友好的跨平台迁移能力，在雅捷与海光工程师的通力合作下，仅两个月就完成了从国外平台向国内海光平台的迁移工作。经过不断的优化与改进，迁移后的数据库性能要优于同级的国外产品，基于GPU的高性能分布式数据库渐成雏形。
雅捷董事长、CEO郑学强介绍，“基于GPU的高性能分布式数据库”（以下简称DataTurbines）有三大优势：一是较强的创新性，随着AI技术的飞速发展，GPU数据库的创新价值将凸显；二是建立于国产海光的异构加速芯片之上，在系统的兼容性上具有较强的优势；三是从国家政策层面鼓励创新，“基于GPU的国产高性能分布式数据库”方案目前在国内尚无先例。
目前雅捷的DataTurbines数据库产品在金融和工业领域都取得了不错的成绩。在金融领域，DataTurbines被应用于金融行业的在线分析系统、交易风控系统及大数据数仓平台等核心业务领域，替代国外的一体机产品，不仅为企业省下了昂贵的系统授权维护费用，还引入了新硬件、新功能。在工业安全领域，复杂工业领域的安全仿真算法一直被几家国外老牌算法公司垄断。雅捷和高校实验室通力合作，通过自研工业安全算法，再结合DataTurbines数据库自身的分布式架构及GPU硬件加速能力，使得算法的运行效率和精度都大幅提升，不仅填补了复杂工业安全软件的空白，也打造了更安全高效的数字底座。
2022年，雅捷通过参加光合组织举办的“第二届AI解决方案大赛”，进一步加深了与海光的合作，完善了产品功能，并正式推出基于海光整机与雅捷DataTurbines的智能数据一体机（以下简称“一体机”）。一体机着眼于通过软硬件结合的方式，实现产品更好的优化，使用户体验更顺滑、更安全。
针对产品以后的发展，郑学强表示将着眼于两方面：一是在可信计算、数据安全方面与海光展开更加深入的合作，将海光的安全平台特性引入到DataTurbines项目中，打造新一代高性能多功能的金融数据一体机平台；二是适配国产自主的、先进的落地应用，比如，AI大模型、AI训练或是基于AIGC落地应用等，进一步深度去优化产品。
目前，随着AI大模型的发展，雅捷已开发出支持向量数据和结构化数据一体的多模态数据库版本，“在AI时代到来后，这将是生成式AI应用的重要基础平台。”郑学强表示。
