计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
3期
62-67
,共6页
李观钊%陈思桐%甄真%陈虎
李觀釗%陳思桐%甄真%陳虎
리관쇠%진사동%견진%진호
Join算法%Fermi架构%缓存%CUDA stream
Join算法%Fermi架構%緩存%CUDA stream
Join산법%Fermi가구%완존%CUDA stream
在列数据库中,连接操作依然是最核心和最耗时的操作,GPU强大的计算能力可为此提供新的优化手段.基于Fermi架构,提出了新的Hash Join算法和Sort-merge Join算法,其基本思想是充分利用该架构新增的缓存结构来减少连接操作的cache缺失率.与CUDA stream技术相结合,新算法在输出结果较多时可以有效地隐藏主存与显存间数据传输带来的延迟,进一步提升其执行效率.实验结果证实了基于Fermi架构的Hash Join算法处理偏斜数据的高效性及Sort-merge Join算法的稳定性,并且通过比较表明,这两种算法的性能全面优于基于多核CPU充分优化的Join算法,最大加速2.4倍,在外键分布高偏斜时新的Hash Join算法的执行速度甚至达到每秒217M元组.
在列數據庫中,連接操作依然是最覈心和最耗時的操作,GPU彊大的計算能力可為此提供新的優化手段.基于Fermi架構,提齣瞭新的Hash Join算法和Sort-merge Join算法,其基本思想是充分利用該架構新增的緩存結構來減少連接操作的cache缺失率.與CUDA stream技術相結閤,新算法在輸齣結果較多時可以有效地隱藏主存與顯存間數據傳輸帶來的延遲,進一步提升其執行效率.實驗結果證實瞭基于Fermi架構的Hash Join算法處理偏斜數據的高效性及Sort-merge Join算法的穩定性,併且通過比較錶明,這兩種算法的性能全麵優于基于多覈CPU充分優化的Join算法,最大加速2.4倍,在外鍵分佈高偏斜時新的Hash Join算法的執行速度甚至達到每秒217M元組.
재렬수거고중,련접조작의연시최핵심화최모시적조작,GPU강대적계산능력가위차제공신적우화수단.기우Fermi가구,제출료신적Hash Join산법화Sort-merge Join산법,기기본사상시충분이용해가구신증적완존결구래감소련접조작적cache결실솔.여CUDA stream기술상결합,신산법재수출결과교다시가이유효지은장주존여현존간수거전수대래적연지,진일보제승기집행효솔.실험결과증실료기우Fermi가구적Hash Join산법처리편사수거적고효성급Sort-merge Join산법적은정성,병차통과비교표명,저량충산법적성능전면우우기우다핵CPU충분우화적Join산법,최대가속2.4배,재외건분포고편사시신적Hash Join산법적집행속도심지체도매초217M원조.
