GPU acceleration är ett lovande tillvägagångssätt för att påskynda frågebehandling av databassystem genom att använda billiga grafiska processorer som coprocessorer. Två stora trender har uppstått på detta område: (1) Utvecklingen av ramar för schemaläggning av uppgifter i heterogena CPU/GPU-plattformar, som huvudsakligen sker i samband med sambearbetning för tillämpningar och inte tar hänsyn till specifika uppgifter om databas-query bearbetning och optimering. (2) Acceleration av databasoperationer med hjälp av effektiva GPU-algoritmer, som normalt inte kan tillämpas enkelt på andra databassystem, på grund av deras analytiska algoritmspecifika kostnadsmodeller. En stor utmaning är hur man kombinerar traditionell databas frågebehandling med GPU coprocessing tekniker och effektiv databas drift schemaläggning i en GPU-medveten frågeoptimerare. I denna avhandling utvecklar vi en hybrid frågebehandlingsmotor, som utökar den traditionella fysiska optimeringsprocessen för att generera hybrida frågeplaner och för att utföra en kostnadsbaserad optimering på ett sätt som fördelarna med processorer och GPU kombineras. Dessutom siktar vi på en portabel lösning mellan olika GPU-accelererade databashanteringssystem för att maximera tillämpligheten. Preliminära resultat tyder på stor potential.
HyPE REF är en hybrid analytisk motor som använder både CPU och GPU för frågebehandling.
Why it is time for a HyPE: A Hybrid Query Processing Engine for Efficient GPU Coprocessing in DBMS
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}