分布式内存数据库异构计算框架及其算子的设计与实现

发布时间：2022-02-15 15:26

　　随着大数据时代的到来,联机分析处理（Online Analytical Processing,OLAP）已成为了研究的焦点。其中,面向海量数据处理的效率问题成为OLAP研究的关键点。为了提高执行效率,越来越多的OLAP数据库采用全内存计算。同时,CPU/GPU异构计算框架的运用越来越广泛。将异构计算运用于OLAP数据库可以大大提高OLAP的执行效率,降低OLAP的成本,这在数据库科学和工程上都有重要意义。目前使用GPU异构计算加速数据库的主要方式是提取数据库中的计算密集型操作,然后将其替换成GPU并行计算逻辑。这种通用做法无法解决总线传输瓶颈的问题。本文以解决OLAP数据库异构计算系统的总线传输瓶颈为突破口,以GPU索引为主要基础,以异构算子为主要手段,设计了一整套完整异构加速方案。本文的最终目的是为OLAP分布式内存数据库提供一套异构加速方案,主要工作如下:1、设计了GPU索引方案作为全文的基础。GPU索引方案不仅可以充分利用GPU的并行计算能力,同时也极大减少了内存和显存之间的数据传输,解决了总线传输瓶颈问题。2、基于GPU索引方案,设计了混合算子模型。在混合算子模型下,每一个算子... 

【文章来源】：电子科技大学四川省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：103 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

GPU对SQL语句的加速效果[15]

GPU与CPU硬件上的差异[3]

GPU自动化伸缩和加速原理[3]

【参考文献】：
期刊论文
[1]OceanBase关系数据库架构[J]. 阳振坤.  华东师范大学学报(自然科学版). 2014(05)



本文编号：3626869