Parallel data-processing on GPGPU

Abstract

Dnešní grafické karty mohou sloužit nejen pro vykreslování 3D obrazu, ale prostřednictvím frameworků jako např. OpenCL umožňují využít sílu mnoha výpočetních jader k obecnějšímu zpracování velkého množství informací. Tato práce se soustředí na základní operace používané v databázových systémech, konkrétně na třídění a hledání průniku množin. Nabízí několik postupů řešení každého z těchto problémů a hodnotí výsledky implementací těchto algoritmů. Ukazuje se, že obě zmíněné úlohy mohou být úspěšně řešeny s využitím grafických karet, a to se značným urychlením oproti tradičnímu přístupu s výpočty pouze na vícejádrovém CPU.

Modern graphic cards are no longer limited to 3D image rendering. Frameworks such as OpenCL enable developers to harness the power of many-core architectures for general-purpose data-processing. This thesis is focused on elementary primitives often used in database management systems, particularly on sorting and set intersection. We present several approaches to these problems and evalute results of benchmarked implementations. Our conclusion is that both tasks can be successfully solved using graphic cards with significant speedup compared to the traditional applications computing solely on multicore CPU.