DFG project part of the priority programme 2377: https://spp2377.uos.de/

Abstract:

Die Codegenerierung für GPU-Datenbanksysteme erzeugt schnellen Laufzeitcode, leidet aber unter der teuren Kompilierung und erfordert, dass alle Module vor der Ausführung kompiliert werden. Dieser Vorschlag verfolgt drei Ziele: Erstens untersuchen wir, wie der NVIDIA Runtime Compiler (NVRTC) die Kompilierung für codegenerierende GPU-Datenbanksysteme beschleunigt. Mit NVRTC zeigen wir die Just-in-Time-Kompilierung (JIT) für ein Tupel-at-a-Time (Push-basiertes) Anfrageausführungsmodell. Zweitens messen wir die Eignung von Morsel-gesteuerter Parallelität für GPU-Datenbanksysteme. Dies ermöglicht die Entwicklung von codegenerierenden GPU-Datenbanksystemen für die adaptive Anfrageausführung. Drittens streben wir eine nahtlose Integration von GPU-Datenbanksystemen mit Anwendungen des maschinellen Lernens an.