【摘要】：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(multidimensional OLAP)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 semiMOLAP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.
[Abstract]:General GPU has become a new high performance computing platform because of its powerful parallel computing ability, and has gradually become a hot research topic in the field of high performance database implementation technology in academic circles in recent years. However, the current research in the field of GPU database is based on the ROLAP (relational OLAP) multidimensional analysis model. The research mainly focuses on the algorithm implementation and performance optimization technology of relational operators on GPU platform. GPU has thousands of parallel computing units, but its logical control units are few, and it has stronger parallel computing ability than CPU, but the ability of logic control and complex memory management is weak. Therefore, it is not suitable for the query processing algorithm of memory database which needs complex data structure and complex memory management mechanism to transplant directly to GPU platform. A hybrid OLAP multidimensional analysis model (semi-MOLAP,) for GPU vector computing is proposed, which combines the direct array access and computing characteristics of MOLAP (multidimensional OLAP) model with the storage efficiency of ROLAP model. A GPU semi-MOLAP multidimensional analysis model based on complete array structure is implemented, which simplifies GPU data management, reduces the complexity of GPU semi-MOLAP algorithm, and improves the code execution rate of GPU semiMOLAP algorithm. At the same time, based on the characteristics of GPU and CPU computing, the semi-MOLAP operator is divided into CPU and GPU platform, which improves the utilization of CPU and GPU and the overall performance of OLAP query.
【作者單位】： 數(shù)據(jù)工程與知識工程教育部重點實驗室(中國人民大學(xué));中國人民大學(xué)信息學(xué)院;中國人民大學(xué)中國調(diào)查與數(shù)據(jù)中心;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(16XNLQ0,13XNLF01) 華為創(chuàng)新研究計劃(HIRP 20140507,HIRP 20140510)~~
【分類號】：TP338.6

【參考文獻】

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本文編號：2326940