IBMは、従来のディスクベースのクエリや、メモリレイテンシやメモリからのデータ取得を待つプロセッサによってパフォーマンスが低下するアプローチに代わり、ディスクテーブルに加えてデータベース処理を大幅に高速化できる技術として、GPUメモリ内テーブルを構想しています。同社が出願した特許によると、「GPU対応プログラムは、同じプログラムが異なるデータに対して高い演算負荷で実行される、データ並列計算を伴う問題に適しています。」
しかし、IBM が特許を取得した場合には、次のような主要分野など他のプログラミング言語でも特許を保護しようとしているのは驚くことではありません。
- GPU カーネルを起動する
- GPU カーネルによってデータベース リレーションをハッシュ パーティション化する
- パーティション化されたデータベース リレーションを GPU メモリにロードする
- ハッシュ パーティション化されたデータベース リレーションに対応するキー付きパーティションを GPU メモリにロードする
- ハッシュ パーティション化されたデータベース リレーションの小さい方のハッシュ テーブルを構築する
- クエリを実行する。
特許出願によると、データベースにおけるGPUアクセラレーションの使用は、「Java、Smalltalk、C++などのオブジェクト指向プログラミング言語と、C言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、1つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述できる」とのことです。IBMは、あらゆる可能性を網羅するため、「プログラムコードは、ユーザーのコンピュータ上で完全に実行することも、一部をユーザーのコンピュータ上でスタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行することも、一部をユーザーのコンピュータ上、一部をリモートコンピュータ上で実行することも、あるいはリモートコンピュータまたはサーバー上で完全に実行することもできる」と述べています。
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ヴォルフガング・グルーナーは、デジタル戦略とコンテンツ分野の経験豊富なプロフェッショナルであり、ウェブ戦略、コンテンツアーキテクチャ、ユーザーエクスペリエンス、そしてインシュアテック業界におけるコンテンツ運用へのAIの応用を専門としています。これまでに、アメリカンイーグルのデジタル戦略・コンテンツエクスペリエンス担当ディレクター、TGデイリーの編集長を務め、Tom's GuideやTom's Hardwareなどの出版物に寄稿しています。
