Fråga om sambearbetning av grafikprocessorer (GPU) har blivit ett effektivt sätt att förbättra prestandan hos de viktigaste minnesdatabaserna. Denna sambearbetning kräver dock dataöverföring mellan huvudminnet och GPU-minnet via en PCI-E-buss med låg bandbredd. Omkretsen av sådan dataöverföring blir en viktig faktor, även en flaskhals, för att fråga co-processing prestanda på GPU. I detta dokument föreslår vi att man använder komprimering för att lindra detta prestandaproblem. Speciellt, vi genomför nio lätta kompressionssystem på GPU och ytterligare studera kombinationer av dessa system för ett bättre kompressionsförhållande. Vi designar en komprimeringsplanerare för att hitta den optimala kombinationen. Våra experiment visar att GPU-baserad kompression och dekompression uppnådde en processhastighet på upp till 45 respektive 56 GB/s. Med hjälp av partiell dekompression, kunde vi avsevärt förbättra GPU-baserade fråge co-processing prestanda. Som en sidoprodukt har vi integrerat vår GPU-baserade komprimering i MonetDB, en öppen källkod kolumnorienterad DBMS, och visat genomförbarheten av att avlasta komprimering och dekompression till GPU.
Dessutom, för att minska minnesanvändningen på GPU och lindra overhead av dataöverföringar mellan CPU och GPU minne, ett senare arbete REF föreslår komprimering och visar att även om full komprimering / dekompression är dyrt, partiell dekompression lyckas förbättra GPU-bearbetning prestanda.
Database Compression on Graphics Processors
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}