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Co-OLAP:CPUGPU混合平台上面向星形模型基准的协同OLAP

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当前GPU(图形处理器),即使是中端服务器配置的中端GPU也拥有强大的并行计算能力.不同于近期的研究成果,中端服务器可能配置有几块高端CPU和一块中端GPU,GPU能够提供额外的计算能力而不是提供比CPU更加强大的计算能力.本文以中端工作站上的CoOLAP(协同OLAP)为中心,描述如何使中端GPU与强大的CPU协同以及如何在计算均衡的异构平台上分布数据和计算以使Co-OLAP模型简单而高效.根据实际的配置,基于内存容量,GPU显存容量,数据集模式和订制的AIR(数组地址引用)算法提出了最大高性能数据分布模型.CoOLAP模型将数据划分为驻留于内存和GPU显存的数据集,OLAP计算也划分为CPU和GPU端的自适应计算负载来最小化CPU和GPU内存之间的数据传输代价.实验结果显示,在SF=20的SSB(星形模型基准)测试中,两块至强六核处理器的性能略优于一块NVIDA Quadra 5000GPU(352个cuda核心)的处理性能,Co-OLAP模型可以将负载均衡分布在异构计算平台并使每个平台简单而高效.

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来源
《华东师范大学“数据科学与工程”论坛内存计算数据管理主题报告会》|2014年|240-251|共12页
会议地点上海
作者
ZHANG Yu; 张宇; ZHANG Yan-song; 张延松; ZHANG Bing; 张兵; CHEN Hong; 陈红; WANG Shan; 王珊;
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作者单位

华东师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类分布式操作系统、并行式操作系统;
关键词
分布式数据库; 协同联机分析处理技术; 中央处理器; 图形处理器; 星形模型基准;

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