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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=relational-algebra,-transitive-closure,-cudf,-datalog"

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排序：

Accelerating datalog applications with cudf

Accelerating Datalog applications with cuDF

引用

IEEE/ACM Workshop on Irregular Applications - Architectures and Algorithms (IA3)

作者： Shovon, Ahmedur Rahman Dyken, Landon Richard Green, Oded Gilray, Thomas Kumar, Sidharth Univ Alabama Birmingham Birmingham AL 35294 USA NVIDIA Santa Clara CA USA

ISBN: (纸本)9781665475068

datalog, a bottom-up declarative logic programming language, has a wide variety of uses for deduction, modeling, and data analysis, across application domains. datalog can be efficiently implemented using relational algebra primitives such as join, projection and union. While there exist several multithreaded and multi-core implementations of datalog, targeting CPU-based systems, our work makes an inroad towards developing a datalog implementation for GPUs. We demonstrate the feasibility of a high-performance relational algebra backend for a subset of datalog applications that can effectively leverage the parallelism of GPUs using cudf. cudf is a library from the Rapids suite that uses the NVIDIA CUDA programming model for GPU parallelism. It provides similar functionalities to Pandas, a popular data analysis engine. In this paper, we analyze and evaluate the performance of cudf versus Pandas for two graphmining problems implemented in datalog, (1) triangle counting and (2) transitive-closure computation.

关键词： relational-algebra,-transitive-closure,-cudf,-datalog

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