GPU Databases - öffentliche Präsentationen im Seminar Database Systems der HSR

Die Graphic Processing Units (GPUs) sind wegen ihrer Rechenkapazitäten schon seit einigen Jahren Gegenstand von Datenbank-Forschungsprojekten. Inzwischen sind einige Produkte verfügbar wie Kinetica, MapD und das Open Source-Projekt PG-Strom/PostgreSQL. Ziele dieser spezialisierten Datenbanksysteme ist, Data Analytics (OLAP) durchführen zu können ohne ein separates Data Warehouse. Dabei geht nicht um die Minimierung der Latenz von komplexen Anfragen - wie bei der transaktionalen Stammdaten-Verwaltung (OLTP) - sondern um die Minimierung der Rechenzeit für die Datenanalyse (OLAP, Data Analytics). Der Begriff für solche Hybrid-Systeme (OLTP/OLAP) ist "Hybrid Transactional/Analytical Processing" (HTAP).

An diesem öffentlichen Anlass im Master-Seminar "Database Systems" der HSR werden die Ergebnisse von Benchmarks mit MapD und PG-Strom/PostgreSQL vorgestellt. Die Benchmarks werden auf moderner Hardware ('Single-node') und GPU-Koprozessoren durchgeführt, u.a. mit IBM Power8 mit nvidia Tesla P100 GPUs. Die Ergebnisse werden evaluiert und in eine bekannte Referenzarchitektur eingeordnet ("GPU-accelerated Database Systems", Sebastian Breß et al.).

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