CPU和DRAM加速任务划分方法:大数据处理中Hash Joins的加速实例

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fclzlj123

【摘要】

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硬件加速器能够有效地提高当前计算机系统的能效.然而,传统的硬件加速器(如GPU,FPGA和定制的加速器)和内存是相互分离的,加速器和内存之间的数据移动难以避免,这使得如何降低

【作者】

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吴林阳罗蓉郭雪婷郭崎

【机构】

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中国科学院计算技术研究所

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

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3D堆叠内存加速器大数据 HASH joins RADIX joins算法的优化版本 hash分区加速器 3D-stacked DRAMaccelerato

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2017YFB1003101),国家自然科学基金项目(61472396,61432016,61473275,61522211,61532016,61521092,61502446,61672491,61602441,61602446,61732002,61702478),北京市科技计划项目(Z151100000915072),中科院STS计划项目,国家“九七三”重点基础研究发

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硬件加速器能够有效地提高当前计算机系统的能效.然而,传统的硬件加速器(如GPU,FPGA和定制的加速器)和内存是相互分离的,加速器和内存之间的数据移动难以避免,这使得如何降低加速器和内存之间数据移动的开销成为极具挑战性的问题.随着靠近数据的处理技术(near-data processing)和3D堆叠DRAM的出现,我们能够将硬件加速器集成到3D堆叠DRAM中,使得数据移动的开销大大降低.然而,由于3D堆叠DRAM对面积、功耗和散热具有严格的限制,所以不可能将一个功能复杂的硬件加速器完整地集成到DRAM中

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