Název: Accelerated SQLite database using GPUs
Autoři: Hordemann, Glen
Kwan Lee, Jong
Smith, Andries H.
Citace zdrojového dokumentu: WSCG 2014: communication papers proceedings: 22nd International Conference in Central Europeon Computer Graphics, Visualization and Computer Visionin co-operation with EUROGRAPHICS Association, p. 247-256.
Datum vydání: 2014
Nakladatel: Václav Skala - UNION Agency
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: wscg.zcu.cz/WSCG2014/!!_2014-WSCG-Communication.pdf
http://hdl.handle.net/11025/26420
ISBN: 978-80-86943-71-8
Klíčová slova: databáze;SQLite;GPU zpracování;CUDA
Klíčová slova v dalším jazyce: database;SQLite;GPU processing;CUDA
Abstrakt v dalším jazyce: This paper introduces the development of a new GPU-based database to accelerate data retrieval. The main goal is to explore new ways of handling complex data types and managing data and workloads in massively parallel databases. This paper presents three novel innovations to create an efficient virtual database engine that executes the majority of database operations directly on the GPU. The GPU database executes a subset of SQLite’s SELECT queries, which are typically the most computationally expensive operations in a transactional database. This database engine extends existing research by exploring methods of table caching on the GPU, handling irregular and complex data types, and executing multiple table joins and managing the resulting workload on the GPU. The GPU database discussed in this paper is implemented on a consumer grade GPU to demonstrate the high-performance computing benefits of relatively inexpensive hardware. Advances are compared both to existing CPU standards and to alternate implementations of the GPU database.
Práva: @ Václav Skala - UNION Agency
Vyskytuje se v kolekcích:WSCG 2014: Communication Papers Proceedings

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Hordeman.pdfPlný text390,25 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/26420

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.