cuda - Nvidia Cuda 程序 - 我的问题适合 Cuda 架构吗？

Question

我一直在阅读有关 Nvidia Cuda 的内容，并且在 SO 上看到了一些问题，人们已经回答了这些问题，其中包括“您的问题不适合在 GPU 上运行”的评论。

在我的办公室，我们有一个数据库，其中有大量记录供我们查询，这可能需要很长时间。我们已经实现了 SELECT DISTINCT 的 SQL 查询，或者它们对值应用大写函数。作为 Cuda 的介绍，我考虑编写一个程序，可以在 GPU 上获取所有字符串并将其大写。

我一直在读一本关于 Cuda 的书，其中作者谈到尝试让 GPU 核心尽可能多地执行，以隐藏通过 PCI 总线读取数据或将数据放入全局内存的延迟。由于内存大小非常小，而且我有数百万个不同的单词，自然会使总线饱和并使 GPU 核心挨饿。

这个问题是否会导致显卡(而不是 CPU)无法获得出色的性能提升？

谢谢

米杰

Answer 1

We've implemented SQL queries that SELECT DISTINCT or they apply an uppercase function against a value.

您是否考虑过在表中添加一列，其中包含预先计算的字符串的大写版本？

我倾向于认为，如果您的数据库完全位于 RAM 中并且查询仍然“永远”发生，那么您的数据库可能无法正确构建和索引。检查您的查询计划。

我认为，在正常情况下，如果您的选择被索引整齐地覆盖，您将无法使用 GPU 进行优化。但也许有些东西可以针对 GPU 进行优化，例如需要表扫描的查询，例如带有通配符的 LIKE 查询以及基于计算(值小于等)选择行的查询。当连接列有许多重复值时，甚至可能会进行诸如具有许多连接的查询之类的事情。

这种实现的关键是在 GPU 上保留数据库中某些数据的镜像，并使其与数据库保持同步。然后对该数据运行并行缩减等操作，以得出行 ID，然后用于针对常规数据库进行选择。

在采取这样的步骤之前，我会探索使用时空权衡的数据库查询优化的无数可能性。