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摘要:
集成多核CPU-GPU架构已经成为计算机处理器芯片的发展方向.利用这种架构的并行计算能力进行数据处理已经成为了数据库领域的研究热点.为了提高列存储系统的查询性能,首先改进了已有协处理机制中的负载分配策略,通过监测数据库系统CPU占用率,动态地为处理器提供合理的数据划分;然后,针对集成多核CPU-GPU架构上的数据预取机制,提出了一种确定预取数据大小的模型,同时,针对GPU访存的特点,进行了GPU访存优化;最后,使用OpenCL作为编程语言,实现了一种集成多核CPU-GPU架构上的列存储排序归并连接算法,并采用提出的方法对连接处理进行优化.实验证明,所提优化策略可以使列存储系统排序归并连接性能提升33%.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 集成CPU-GPU架构上的列存储连接优化技术研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 异构芯片 数据预取 查询优化 排序归并连接 OpenCL
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 软件与数据库技术
研究方向 页码范围 265-271,308
页数 8页 分类号 TP392
字数 8331字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.11.052
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁祥武 东华大学计算机科学与技术学院 27 181 8.0 11.0
2 李子通 东华大学计算机科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
异构芯片
数据预取
查询优化
排序归并连接
OpenCL
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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