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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于向量引用的Platform-oblivious內存連接優化技術

      基于向量引用的Platform-oblivious內存連接優化技術

      2017-12-18 | rar | 0.68 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　以MapD為代表的圖分析數據庫系統通過GPU、Phi等新型眾核處理器來支持高性能分析處理在面向復雜數據模式時連接操作仍然是重要的性能瓶頸，近年來。異構處理器逐漸成為高性能計算的主流平臺，內存連接性能的研究從多核CPU平臺擴展到新興的眾核處理器，但眾多的研究成果并未系統地揭示連接算法性能、連接數據集大小、硬件架構之間的內在聯系，難以為未來異構處理器平臺的數據庫提供連接平臺優化選擇策略．本文以面向多核CPU、Xeon Phi、GPU處理器平臺的內存連接優化技術為目標。通過優化內存哈希表設計。實現以向量映射替代哈希映射操作。消除哈希代價對內存連接算法的影響，從而更加準確地測量內存連接算法在多核CPU的cache大小、Xeon Phi的cache大小、Xeon Phi的并發多線程、GPU的SIMT（單指令多線程）機制等硬件相關因素影響下的性能特征，實驗結果表明。緩存與并發多線程機制是提高內存連接算法性能的重要影響因素，緩存機制對于滿足cache大小的連接操作具有性能優勢，而GPU的并發多線程機制則在較大表的連接操作中具有較高的性能，XeonPhi則在滿足其L2 cache大小的連接操作中具有最高性能，實驗結果揭示了內存連接操作性能與異構處理器硬件特性的聯系。為未來異構處理器平臺內存數據庫查詢優化器提供了優化策略．

      基于向量引用的Platform-oblivious內存連接優化技術

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