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J-GLOBAL ID：202302273500293237   整理番号：23A3215920

メインメモリに拡張したGPU並列プリミティブを用いたSQL/Row Pattern Recognition処理

SQL/Row Pattern Recognition processing using GPU parallel primitives extended to main memory

著者 (3件)： 中野雅史 (東京工大) ,  常穹 (東京工大) ,  宮崎純 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2023  号： IFAT-152  ページ： Vol.2023-IFAT-152,No.23,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2023年09月14日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,GPUメモリサイズを超えるデータの処理が可能となるようメインメモリに拡張したGPU並列プリミティブを使用して,SQL/Row Pattern Recognitionの処理を高速化する手法を提案する.評価実験では,提案手法とSQL/RPR処理にPosrgreSQLを使用する比較手法を実装し,GPUメモリサイズよりも大きなテーブルに対する問合せ処理にかかる時間を比較した.その結果,処理速度に関して,提案手法は比較手法と比べて4.69-15.3倍の性能向上を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *主メモリ ,  *拡大 ,  *専用プロセッサ ,  *並列処理 ,  *SQL【ソフトウェア】 ,  質問処理 ,  パターン認識 ,  *GPU【プロセッサ】
準シソーラス用語： *メインメモリ ,  *拡張 ,  問合せ処理

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (13件)：

• ISO/IEC 2016.: Information technology - Database languages- SQL technical reports - part 5: Row Pattern Recognition in SQL, Technical report, ISO copyright office, (2016).
• Garland, M., et al.: Parallel Computing Experiences with CUDA, IEEE Micro, Vol.28, Iss.4, pp.13-27 (2008).
• He, B., et al.: Relational joins on graphics processors, In:Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp.511-524, (2008).
• Nakabasami, K., Kitagawa, H., Nasu, Y.: Optimization of Row Pattern Matching over Sequence Data in Spark SQL, In: Hartmann, S., Küng, J., Chakravarthy, S., Anderst-Kotsis, G., Tjoa, A., Khalil, I. (eds.) DEXA 2019, LNCS, vol.11706, pp.3-17. Springer, Cham (2019).
• Zaharia, M., et al.: Spark: Cluster Computing with Working Sets, In:Proceedings of the 2nd USENIX Conference on Hot Topics in Cloud Computing (Hot-Cloud2010), vol.55, p.10 (2010).

タイトルに関連する用語 (4件)： メインメモリ ,  拡張 ,  GPU ,  SQL