基于Fermi架构的Join算法

在列数据库中,连接操作依然是最核心和最耗时的操作,GPU强大的计算能力可为此提供新的优化手段。基于Fermi架构,提出了新的Hash Join算法和Sort-merge Join算法,其基本思想是充分利用该架构新增的缓存结构来减少连接操作的cache缺失率。与CUDA stream技术相结合,新算法在输出结果较多时可以有效地隐藏主存与显存间数据传输带来的延迟,进一步提升其执行效率。实验结果证实了基于Fermi架构的Hash Join算法处理偏斜数据的高效性及Sort-merge Join算法的稳定性,并且通过比较表明,这两种算法的性能全面优于基于多核CPU充分优化的Join算法,最大加速2.4倍,在外键分布高偏斜时新的Hash Join算法的执行速度甚至达到每秒217M元组。

Fermi架构下的SPSO算法加速

利用新的图形处理器架构重新评估利用可编程图形处理器加速标准粒子群优化算法的可行性和有效性.针对新的图形处理器架构进行系统分析,在此架构下实现了标准粒子群优化算法的并行版本.实验结果表明,通过合理运用新的图形处理器架构,与其他标准粒子群优化算法的并行版本相比,取得了良好的加速比.