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・頻繁に変わるアーキテクチャ・NDA
あと、何がありましたっけ？
・一般人が持ってるPCのGPUでは高速化されないむしろ遅くなるケースが多い
ボトルネックを明確にせずにチューニングを行なうのは, 往々にして徒労に終わりますからね.
query中心の用途だと, まずはIOがネックになって, 次にデータを主記憶に貼り付けることが出来たとして主記憶-GPU間の帯域が問題になりそうってのが予想できますね. その辺が対応できるような環境・用途なら価値は有ると思いますけど, 汎用のオープンソースDBを使うような用途では無くはないけど主流ではないでしょうね.
transaction系だと, ほとんど意味は無いでしょうし.
そもそもRDBMSのボトルネックって、クエリ処理なの？
HDDアクセスとかそっち方面じゃないかと言う気がしてならない。
ミッションクリティカルなものだと、256コアのSMPで256GBのオンメモリDBなんてものを束ねて数十TBクラスのDBクラスタを構築するなんてことが存在している世界だからなあ。たかだか数GBメモリしか扱えないものに分散しても、制御および管理コストの方が高くついて、速度は出ないし実用的ではないんですよ。
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開いた括弧は必ず閉じる -- あるプログラマー
障壁 (スコア:0)
・頻繁に変わるアーキテクチャ
・NDA
あと、何がありましたっけ？
Re: (スコア:1)
・一般人が持ってるPCのGPUでは高速化されないむしろ遅くなるケースが多い
Re: (スコア:1)
ボトルネックを明確にせずにチューニングを行なうのは, 往々にして徒労に終わりますからね.
query中心の用途だと, まずはIOがネックになって, 次にデータを主記憶に貼り付けることが出来たとして主記憶-GPU間の帯域が問題になりそうってのが予想できますね. その辺が対応できるような環境・用途なら価値は有ると思いますけど, 汎用のオープンソースDBを使うような用途では無くはないけど主流ではないでしょうね.
transaction系だと, ほとんど意味は無いでしょうし.
Re:障壁 (スコア:0)
そもそもRDBMSのボトルネックって、クエリ処理なの？
HDDアクセスとかそっち方面じゃないかと言う気がしてならない。
Re: (スコア:0)
ミッションクリティカルなものだと、256コアのSMPで256GBのオンメモリDBなんてものを束ねて数十TBクラスのDBクラスタを構築するなんてことが存在している世界だからなあ。たかだか数GBメモリしか扱えないものに分散しても、制御および管理コストの方が高くついて、速度は出ないし実用的ではないんですよ。