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

	CPU和DRAM加速任务划分方法:大数据处理中Hash Joins的加速实例
	吴林阳; 罗蓉; 郭雪婷; 郭崎
	2018
发表期刊	计算机研究与发展
ISSN	1000-1239
卷号	55.0 期号:002 页码:289
摘要	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.因此,在设计内存端的硬件加速器时,应该考虑将加速任务在CPU和加速器之间合理地进行划分.以加速大数据系统中的一个关键操作hash joins为例子,阐述了CPU和内存端加速任务划分的设计思想.以减少数据移动为出发点,设计了一个包含内存端定制加速器和处理器端SIMD加速单元的混合加速系统,并对应用进行分析,将加速任务划分到不同的加速器.其中,内存端的加速器用于加速数据移动受限的执行阶段,而处理器端SIMD加速单元则用于加速数据移动开销较低成本的执行阶段.实验结果表明:与英特尔的Haswell处理器和Xeon Phi相比,设计的混合加速系统的能效分别提升了47.52倍和19.81倍.此外,提出的以数据移动为驱动的方法很容易扩展于指导其他应用的加速设计.
关键词	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
语种	英语
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/28685
专题	中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位	中国科学院计算技术研究所
第一作者单位	中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	吴林阳,罗蓉,郭雪婷,等. CPU和DRAM加速任务划分方法:大数据处理中Hash Joins的加速实例[J]. 计算机研究与发展,2018,55.0(002):289.
APA	吴林阳,罗蓉,郭雪婷,&郭崎.(2018).CPU和DRAM加速任务划分方法:大数据处理中Hash Joins的加速实例.计算机研究与发展,55.0(002),289.
MLA	吴林阳,et al."CPU和DRAM加速任务划分方法:大数据处理中Hash Joins的加速实例".计算机研究与发展 55.0.002(2018):289.