异构计算平台上列存储系统的并行连接优化策略

GPU以及集成式的CPU-GPU架构凭借其强大的并行处理能力和可编程流水线方式,已经成为数据库领域的研究热点。为充分利用异构平台的并行计算能力,提升列存储系统的查询性能,在研究异构平台结构特性的基础上,首先提出了GPU多线程平台上进行连接的数据划分策略——ICMD(Improved CMD),利用GPU流处理器并行处理各个子空间上的连接,然后利用任务评估分配模型实现查询负载的动态分配,使得查询操作能在多核CPU、GPU上高效并行执行。同时利用片上全局同步机制、局部内存重用技术优化ICMD连接算法。最后采用SSB基准测试集测试,结果表明:Intel~?HD Graphics 4600平台上并行连接查询相比于CPU版本获得了35%的性能提升,较GPU查询引擎的Ocelot性能上提升了18%。