基于GPU的HPGB+-Tree索引

摘要：

索引作为加速数据库查询的一种成熟技术,始终受限于CPU的内存带宽与架构的发展,因此无法在性能上实现质的飞跃.所以使用GPU赋能索引技术来辅助数据库执行查询任务是势在必行的.因此,针对异构环境下索引结构的适应性以及现有GPU索引受限于显存容量导致扩展性不够等问题,提出了一种CPU与GPU协同处理的HPGB+-Tree索引算法.该算法以混合架构的方式重新构建索引结构,使其完全适应GPU的硬件特性,突破CPU内存带宽受限和GPU内存容量受限的双重难关.HPGB+-Tree索引不仅解决了索引异构问题,还充分利用两大硬件平台各自的优势加速基于索引的相关操作.在不同数据量与不同任务规模下对算法的性能进行了评估,实验结果表明,该算法在内核占用率与程序执行速度两个方面都极具优势,在性能上处于领先地位.

关键词：图形处理器;CUDA;HPGB+-Tree索引;混合架构

所属期刊栏目：49

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2490-2495