Databas community har gjort betydande forskningsinsatser för att optimera frågebehandling på GPU:er under de senaste åren. Vi kan dock knappast finna att GPU verkligen har antagits i stora lagerproduktionssystem. Förbereda för att slå samman GPU:er till lagersystem, har vi identifierat och behandlat flera kritiska frågor i en tredimensionell studie av lagerfrågor på GPU:er genom varierande frågeegenskaper, mjukvarutekniker, och GPU hårdvarukonfigurationer. Vi föreslår också en analytisk modell för att förstå och förutsäga frågeprestandan på GPU. Baserat på vår studie presenterar vi våra prestandainsikter för utförande av lagerförfrågan på GPU. Målet med vårt arbete är att ge en omfattande vägledning för GPU-arkitekter, programvarusystemdesigners och databasutövare för att minska hastighetsgapet mellan GPU-kärnutförandet (det snabba läget) och dataöverföringen för att förbereda GPU-utförandet (det långsamma läget) för höga prestanda vid bearbetning av datalagringsfrågor. Den GPU frågemotor som utvecklats i detta arbete är öppen källkod för allmänheten.
YDB REF är en GPU-baserad datalager frågemotor.
The Yin and Yang of Processing Data Warehousing Queries on GPU Devices
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}