GPU援用カラムストアデータベースの設計と評価
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概要
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近年,レコードデータをカラム毎に保存,処理を行うカラムストアデータベースにおけるアクセラレータとして,GPGPU を用いる研究が行われている.本稿では,GPU でカラムストアデータを扱うのに適したデータベースのアーキテクチャを提案する.提案するアーキテクチャでは,データ転送と処理を GPU のストリーム処理によって多重処理する.ストリーム処理を効率的に行うために転送と処理がバランスするようにカラムデータをチャンクに分割し,データ圧縮を行う.さらに,GPU 上にカラムデータをキャッシュすることによって転送時間のオーバーヘッドをなくす.提案アーキテクチャを用いてスキャン処理を実装し,NVIDIA GTX480 と Intel Xeon CPU で評価した.結果,CPU 1 スレッドでの処理時間に比べ,GPU を用いることで 3-25 倍の性能向上が確認できた.
- 2011-07-20
著者
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