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適應(yīng)GPU的混合OLAP查詢

大小:3.89 MB 人氣:0 2018-01-14 需要積分:2

  通用GPU因其強大的并行計算能力成為新興的高性能計算平臺,并逐漸成為近年來學(xué)術(shù)界在高性能數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點,但當(dāng)前GPU數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究沿襲的是ROLAP(relational OLAP)多維分析模型,研究主要集中在關(guān)系操作符在GPU平臺上的算法實現(xiàn)和性能優(yōu)化技術(shù),以哈希連接的GPU并行算法研究為中心.GPU擁有數(shù)千個并行計算單元,但其邏輯控制單元較少,相對于CPU具有更強的并行計算能力,但邏輯控制和復(fù)雜內(nèi)存管理能力較弱,因此并不適合需要復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜內(nèi)存管理機制的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫查詢處理算法直接移植到GPU平臺.提出了面向GPU向量計算特性的混合OLAP多維分析模型semi-MOLAP,將MOLAP(multidimensionalOLAP)模型的直接數(shù)組訪問和計算特性與ROLAP模型的存儲效率結(jié)合在一起,實現(xiàn)了一個基于完全數(shù)組結(jié)構(gòu)的GPU semi-MOLAP多維分析模型,簡化了GPU數(shù)據(jù)管理,降低了GPU semi-MOLAP算法復(fù)雜度,提高了GPU semi-MOLAP算法的代碼執(zhí)行率.同時,基于GPU和CPU計算的特點,將semi-MOLAP操作符拆分為CPU和GPU平臺的協(xié)同計算,提高了CPU和GPU的利用率以及OLAP的查詢整體性能.

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