I detta arbete undersöker vi lämpligheten hos Cell Broadband Engine för databasbehandling. Vi börjar med att beskriva de viktigaste arkitektoniska egenskaperna hos Cell och använder mikrobenchmarks för att karakterisera latensen och genomströmningen av dess minnesinfrastruktur. Sedan diskuterar vi utmaningarna med att överföra RDBMS programvara till Cell: (i) alla beräkningar behöver SIMD-ized, (ii) alla prestandakritiska grenar måste elimineras, (iii) en mycket liten och hård gräns för programkod storlek bör respekteras. Medan vi hävdar att konventionella databasimplementeringar, d.v.s. Rad-butiker med Volcano-stil tuple pipeline, är en hård passform för Cell, visar det sig att de tre utmaningarna är ganska lätt att möta i databaser som använder kolonn-wise bearbetning. Vi lyckades implementera en proof-of-concept port av vektoriserad frågebehandling modell av MonetDB/X100 på Cell genom att köra operatören rörledningen på PowerPC, men att ha det kör vektoriserade primitiva (data parallell) på dess SPE-kärnor. En prestandautvärdering på TPC-H Q1 visar att vektoriserad frågebehandling på Cell kan slå konventionella PowerPC och Itanium2 processorer med en faktor 20.
En studie om lämpligheten hos Cell Bredbandsmotorn för databasbehandling genomfördes i REF genom att vektorisera all verksamhet och eliminera prestandakritiska grenar samtidigt som den begränsades till en liten programkod.
Vectorized data processing on the cell broadband engine
{'venue': "DaMoN '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}