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Originaltitel:
Massively Parallel Algorithms for Data Ingestion on New Hardware
Übersetzter Titel:
Massiv-Parallele Algorithmen zum Laden von Daten auf Moderner Hardware
Autor:
Stehle, Elias Johannes Berthold
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.)
Gutachter:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.); Rabl, Tilmann (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
WIR 523d
Kurzfassung:
While systems face an ever-growing amount of data that needs to be ingested, queried and analysed, processors are seeing only moderate improvements in sequential processing performance. This thesis addresses the fundamental shift towards increasingly parallel processors and contributes multiple massively parallel algorithms to accelerate different stages of the ingestion pipeline, such as data parsing and sorting.
Übersetzte Kurzfassung:
Systeme sehen sich mit einer stetig anwachsenden Menge an Daten konfrontiert, die geladen und analysiert, sowie Anfragen darauf bearbeitet werden müssen. Gleichzeitig nimmt die sequentielle Verarbeitungsgeschwindigkeit von Prozessoren nur noch moderat zu. Diese Arbeit adressiert den Wandel hin zu zunehmend parallelen Prozessoren und leistet mit mehreren massiv-parallelen Algorithmen einen Beitrag um unterschiedliche Phasen der Datenverarbeitung wie zum Beispiel Parsing und Sortierung zu beschleu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1544337
Eingereicht am:
27.05.2020
Mündliche Prüfung:
12.08.2020
Dateigröße:
4496817 bytes
Seiten:
95
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200812-1544337-1-4
Letzte Änderung:
24.08.2020
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