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基于向量引用Platform-Oblivious内存连接优化技术
被引量：
2
1
作者
张延松
张宇
王珊
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期883-895,共13页
以MapD为代表的图分析数据库系统通过GPU、Phi等新型众核处理器来支持高性能分析处理,在面向复杂数据模式时,连接操作仍然是重要的性能瓶颈.近年来,异构处理器逐渐成为高性能计算的主流平台,内存连接性能的研究从多核CPU平台扩展到新兴...
以MapD为代表的图分析数据库系统通过GPU、Phi等新型众核处理器来支持高性能分析处理,在面向复杂数据模式时,连接操作仍然是重要的性能瓶颈.近年来,异构处理器逐渐成为高性能计算的主流平台,内存连接性能的研究从多核CPU平台扩展到新兴的众核处理器,但众多的研究成果并未系统地揭示连接算法性能、连接数据集大小、硬件架构之间的内在联系,难以为未来异构处理器平台的数据库提供连接平台优化选择策略.以面向多核CPU、Xeon Phi、GPU处理器平台的内存连接优化技术为目标,通过优化内存哈希表设计,实现以向量映射替代哈希映射操作,消除哈希代价对内存连接算法的影响,从而更加准确地测量内存连接算法在多核CPU的cache大小、Xeon Phi的cache大小、Xeon Phi的并发多线程、GPU的SIMT(单指令多线程)机制等硬件相关因素影响下的性能特征.实验结果表明,缓存与并发多线程机制是提高内存连接算法性能的重要影响因素.缓存机制对于满足cache大小的连接操作具有性能优势,而GPU的并发多线程机制则在较大表的连接操作中具有较高的性能,Xeon Phi则在满足其L2 cache大小的连接操作中具有最高性能.实验结果揭示了内存连接操作性能与异构处理器硬件特性的联系,为未来异构处理器平台内存数据库查询优化器提供了优化策略.
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关键词
内存连接操作
哈希
连接
向量映射
异构处理器平台
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职称材料
题名
基于向量引用Platform-Oblivious内存连接优化技术
被引量：
2
1
作者
张延松
张宇
王珊
机构
数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学)
中国人民大学信息学院
中国人民大学中国调查与数据中心
国家卫星气象中心
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期883-895,共13页
基金
国家自然科学基金(61732014
61772533)
+1 种基金
国家高技术研究发展计划(863)(2015AA015307)
中央高校基本科研业务费专项资金(16XNLQ02)~~
文摘
以MapD为代表的图分析数据库系统通过GPU、Phi等新型众核处理器来支持高性能分析处理,在面向复杂数据模式时,连接操作仍然是重要的性能瓶颈.近年来,异构处理器逐渐成为高性能计算的主流平台,内存连接性能的研究从多核CPU平台扩展到新兴的众核处理器,但众多的研究成果并未系统地揭示连接算法性能、连接数据集大小、硬件架构之间的内在联系,难以为未来异构处理器平台的数据库提供连接平台优化选择策略.以面向多核CPU、Xeon Phi、GPU处理器平台的内存连接优化技术为目标,通过优化内存哈希表设计,实现以向量映射替代哈希映射操作,消除哈希代价对内存连接算法的影响,从而更加准确地测量内存连接算法在多核CPU的cache大小、Xeon Phi的cache大小、Xeon Phi的并发多线程、GPU的SIMT(单指令多线程)机制等硬件相关因素影响下的性能特征.实验结果表明,缓存与并发多线程机制是提高内存连接算法性能的重要影响因素.缓存机制对于满足cache大小的连接操作具有性能优势,而GPU的并发多线程机制则在较大表的连接操作中具有较高的性能,Xeon Phi则在满足其L2 cache大小的连接操作中具有最高性能.实验结果揭示了内存连接操作性能与异构处理器硬件特性的联系,为未来异构处理器平台内存数据库查询优化器提供了优化策略.
关键词
内存连接操作
哈希
连接
向量映射
异构处理器平台
Keywords
in-memory join operation
Hash join
vector mapping
heterogeneous processor platform
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于向量引用Platform-Oblivious内存连接优化技术
张延松
张宇
王珊
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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