Детальная информация

Работа включает в себя интеграцию новых операторов линейной алгебры в суперкомпьютерную систему управления базами данных ССУБД «Катарсис». Были приведены примеры современных решений, а также обоснована актуальность выбранного подхода расширения диалекта S-SQL новым функционалом. Кроме этого, рассмотрена архитектура ССУБД «Катарсис» с подробным описанием каждого блока системы. Разработка включала в себя интеграцию нового типа данных mtr, благодаря которому в системе появилась возможность работать с матрицами, реализацию базовых и специальных операций линейной алгебры с помощью библиотек cuBLAS и cuSOLVER, добавление специального буфера и хранилища, которые учитывают специфику ССУБД «Катарсис» и позволяют эффективно сохранять большие объёмы информации. Расширение было полностью написано на языке С++. Результаты экспериментов доказали эффективность использования GPU в качестве основного вычислительного инструмента на суперкомпьютере для задач линейно алгебры, где задействуется большое количество матриц внушительных размеров. Таким образом, решение открывает новые области применения для суперкомпьютерной системы управления базами данных ССУБД «Катарсис».

The work includes the integration of new linear algebra operators into the supercomputer database management system Catharsis. Examples of modern solutions were given, and the relevance of the chosen approach of extending the S-SQL dialect with new functionality was justified. In addition, the architecture of the Catharsis SDBMS was considered with a detailed description of each block of the system. The development included integration of a new data type mtr, which made it possible to work with matrices in the system, implementation of basic and special linear algebra operations using cuBLAS and cuSOLVER libraries, addition of a special buffer and storage, which take into account the specifics of the Catharsis SDBMS and allow efficient storage of large volumes of information. The extension was written entirely in C++. Experimental results proved the efficiency of using GPU as the main computational tool on a supercomputer for linear algebra problems involving a large number of matrices of impressive sizes. Thus, the solution opens new areas of application for the supercomputer database management system Catharsis.

• СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ
• ПЕРЕЧЕНЬ ТАБЛИЦ
• СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЙ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1 Современные системы управления базами данных (СУБД)
    • 1.1.1 Реляционные базы данных (SQL)
    • 1.1.2 Нереляционные базы данных (NoSQL)
    • 1.1.3 Прототип параллельной СУБД «Омега»
    • 1.1.4 СУБД для суперкомпьютера «Катарсис»
  • 1.2 Область применения матричных данных большой размерности
    • 1.2.1 Решение систем линейных уравнений (СЛАУ)
    • 1.2.2 Обработка данных в машинном обучении и статистике
• ГЛАВА 2. КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕГРАЦИИ ОПЕРАЦИЙ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ В ССУБД «КАТАРСИС»
  • 2.1 Линейная алгебра
    • 2.1.1 Матрица
    • 2.1.2 Базовые операции линейной алгебры
    • 2.1.3 Специальные операции линейной алгебры
• ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕГРАЦИИ ОПЕРАЦИЙ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ В ССУБД «КАТАРСИС»
  • 3.1 Ядро ССУБД «Катарсис»
    • 3.1.1 Расширение диалекта S-SQL
  • 3.2 Исполнитель операций линейной алгебры на CUDA
    • 3.2.1 Базовые операции с использованием библиотеки cuBLAS
    • 3.2.2 Специальные операции с использованием библиотеки cuSOLVER
    • 3.2.3 Оптимизация хранения и доступа к матрицам
• ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ
  • 4.1 Сравнение времени выполнения операций линейной алгебры с использованием CPU и GPU
  • 4.2 Анализ производительности операций линейной алгебры на больших объёмах данных
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ