Grafikkarten beschleunigen Datenbanken

Im vergangenen Jahr brachten Chip-Hersteller wie Nvidia und AMD erstmals Grafik-Prozessoren mit mehr Rechenleistung als herkömmliche Prozessoren auf den Markt. Wissenschaftler setzen für komplexe Berechnungen immer häufiger GPUs ein, weil sich wegen der Vielzahl von Prozessor-Kernen Berechungen parallelisieren lassen. In Bälde sollen auch Unternehmen von dieser technologischen Entwicklung profitieren. "In-Memory OLAP-Server sind ein ideales Anwendungsfeld für die schnellen Grafik-Karten", sagt Professor Amitava Datta von der University of Western Australia in Perth. "Wir sind froh, damit für GPUs eines der ersten kommerziellen Einsatzfelder im Bereich Business IntelligenceBusiness Intelligence (BI) gefunden zu haben." Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

Datta arbeitet zurzeit mit Wissenschaftlern der Albert-Ludwigs-Universität in Freiburg und Forschern der Jedox AG gemeinsam an einem Projekt, das die Zugriffs-Methoden für Multi-dimensionale Daten in Memory-basierten OLAP-Datenbanken optimieren will. Ziel ist eine Steigerung der Rechengeschwindigkeit um das 40-fache. Entwickelt wird auf Basis des quelloffenen Palo OLAP Servers von Jedox. Auf der CEBIT will das Unternehmen einen Prototyp der GPU-Version von Palo vorstellen.

40-fache Rechengeschwindigkeit möglich

Was hinter der Entwicklung steht, erklärt Datta mit einem Osterhasen-Beispiel. Mit klassischen Prozessoren würde sich der Osterhase eine Route berechnen lassen, mit der er alle Häuser mit Kindern so schnell wie möglich abklappern kann. Mit der neuen Methode hoppelt eine ganze Armada von Hasen mit Ostereien los und prüft erst vor Ort, ob es dort Kinder zu beglücken gibt. Das sei zwar vergleichsweise ineffizient, so der Algorithmik-Experte Datta. Aber trotzdem um ein Vielfaches schneller als die alte Vorgehensweise.