Amélioration des performances d’un moteur de base de données relationnelle embarqué par l’utilisation de GPU

Abstract

Concomitamment à la montée en puissance des systèmes de type « Big Data », les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) restent toujours largement utilisés. Dans cet article, nous présentons une solution capable d'améliorer la rapidité et la consommation énergétique d'un SGBDR embarqué SQLite. Notre solution, nommée CuDB, tente d'exploiter au mieux les spécificités des architectures modernes CPU/GPU. Nous combinons des traitements massivement parallèles avec un placement stratégique des données au plus près des unités de calculs. CuDB est un SGBDR embarqué de type « In-Memory » (IMDB). En fonction du contenu, de la sélectivité et du poids des échanges, nos mesures révèlent des facteurs d'accélération allant jusqu'à 90x sur GPU GTX770 par rapport à une implémentation classique de SQLite sur CPU Core i7. L'accélération des traitements fournis par notre solution engendre de surcroît une nette amélioration de l'efficience énergétique globale du système.