Abstract-De arkitektoniska förändringar som införts med multicore processorer har utlöst en omdesign av main-memory gå algoritmer. Under de senaste åren har två olika uppfattningar dykt upp. En metod förespråkar noggrann anpassning av algoritmen till de arkitektoniska parametrarna (cachestorlekar, TLB och minnesbandbredd). Den andra metoden hävdar att modern hårdvara är bra nog att dölja cache och TLB miss latencies och, följaktligen, den noggranna skräddarsy kan utelämnas utan att offra prestanda. I denna uppsats visar vi genom experimentell analys av olika algoritmer och arkitekturer att hårdvara fortfarande spelar roll. Gå algoritmer som är hårdvarumedvetna presterar bättre än hårdvaru-oblivious metoder. Analysen och jämförelserna i tidningen visar att många av de påståenden om beteendet hos gå algoritmer som har dykt upp i litteratur beror på urvalseffekter (relativa tabellstorlekar, tuple storlekar, den underliggande arkitekturen, med hjälp av sorterade data, etc.) och stöds inte av experiment som körs under olika parametrar inställningar. Genom analysen belyser vi hur modern hårdvara påverkar implementeringen av dataoperatörer och ger den snabbaste implementeringen av radix hittills, och når närmare 200 miljoner tuples per sekund.
Balkesen m.fl. REF förespråkade att ytterligare prestanda kan uppnås genom att noggrant skräddarsy algoritmer för att effektivare utnyttja arkitektoniska parametrar som cachestorlekar, TLB och minnesbandbredd.
Main-memory hash joins on multi-core CPUs: Tuning to the underlying hardware
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}