A lightweight, GPU accelerated, SQL engine built on the RAPIDS.ai ecosystem. Get Started on app.blazingsql.com Getting Started | Documentation | Examples | Contributing | License | Blog | Try Now BlazingSQL is a GPU accelerated SQL engine built on top of the RAPIDS ecosystem. RAPIDS is based on the Apache Arrow columnar memory format, and cuDF is a GPU DataFrame library for loading, joining, aggre
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昨年、PGconf.ASIAで発表したPL/CUDAによる創薬ワークロードの高速化実験のテーマであるが、 kaigai.hatenablog.com 実測したベンチマークを見ると、奇妙な傾向が見てとれる。 このワークロードにおける計算量は「Qの行数×Dの行数」であるので、Dの行数が同じ1000万行であるならば、Qの行数が1000のケース（22.6s）に比べ、Qの行数が10のケース（13.4s）の実行時間はもっと顕著に短時間でなければならない。 計算量が1/100なのに、実行時間は半分弱にしかなっていない。 実はこれは、化合物同志の類似度を計算するための時間だけでなく、PL/CUDA関数に与える引数をセットアップするための時間に12秒程度を要しており、アムダールの法則を引用するまでもなく、類似度の計算を高速化するだけでは処理速度はこれ以上伸びないのである。 PL/CUDA関数の引数として行列
※この記事はRuby Advent Calendar jp 2011の28日目の記事です。 27日目 kk_Ataka EvernoteのAPIをRubyから叩きたい 28日目 r7kamura RubyでGPUを使おう (←イマココ) 29日目 Daic_h (予定) こんにちは、r7kamuraです。耳を澄ませば2011年の崩れていく音がしますね。今回は年末用にとっておいた残り少ない意識を使って、RubyでGPUを使う方法を紹介しようと思います。 GPU? 皆さんGPUはご存知でしょうか。3Dのゲームとかで綺麗なグラフィックを表示してくれるアレです。FF14とかと抱き合わせでハイエンドPC()に付いてたりするアレです。近頃だとノートPCにも搭載されるようになっていて、MacbookPro等にも搭載されています。*2 GPUを販売している会社はNVIDIAとAMDの二社が有名です。NVI
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![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8e89ff87e862584cef368e0c82b120261975b651/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
https://jp.techcrunch.com/2013/11/06/20131105amazon-launches-new-ec2-gpu-instances-for-high-performance-3d-graphics-in-the-cloud/