Rebuild: 145: Benchmarking Placebo (naoya)
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、SSD, GeForce GTX 1080, WWDC, App Store, Data Engineering, デザインなどについて話しました。 Show Notes Fusion-io How our SSD result in cost savings for customers | Fastly GeForce GTX 1080がついに発売開始、恒例の深夜販売も入荷数は少なめ SLI | GeForce 199ドルでVR対応なGPU Radeon RX480をAMDが発表 APP STORE 2.0 What to Expect at WWDC 2016 Apple’s ‘macOS’ – OS X name update seemingly confirmed 9: Data Engineer, not Data Scientist -
なぜオープンソースのデータベースはGPUを使わない？ | スラド IT
米ジョージア工科大学の研究者らが、NVIDIAと共同でGPUによるデータベースのクエリ処理の高速化を研究しているそうだ(論文アブストラクト、 本家/.)。 論文ではLogiQLを実装した商用データベースLogicBlox 4.0を使い、GPUによる高速化を試みている。GPUを利用することで、並列クエリ処理はXeon E5-2670×2(16コア、32スレッド)のAmazon EC2ノードの6.48倍、PCIeの転送時間を除いた計算時間のみで比較すると7.86倍高速という結果が出ている。また、逐次クエリ処理の場合、12GBのメモリーを搭載したCore i7-920マシンの65.92倍、計算時間のみでは79.94倍高速という結果になったとのこと。 LogiQLはDatalogベースのクエリ言語で、SQLなどの一般的なクエリ言語とは異なるため単純にほかの分野に応用できる感じではなさそうだが、GP
しゅとろ〜む、しゅとろ〜む - KaiGaiの俺メモ
昨年、オタワでTim Child氏の発表を聞いて以来、実装できないものかと思って暖めていたアイデアがある。GPUの処理能力を使って、PostgreSQLの検索処理を高速化できないか？というものである。 特に複雑な計算を含むクエリの場合、Index-Scanに落ちないで、全件スキャンが走ることが往々にしてあるが、こういったケースで有効に作用するのではなかろうか？という着想である。 クリスマス休暇の間、割とまとまった開発時間を取る事ができたので、PostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)として動作するモジュールを作成してみた。 モジュールの名前は PG-Strom で、ドイツ風に『しゅとろ〜む』と発音する。 これは GPU の処理単位である Streaming Multiprocessor に由来する。 もちろん、現状のFDWのI/F前提なので、更新は不可能でソー
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