[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
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gstore_fdw: GPUメモリをSQLで読み書き、そして…。 - KaiGaiの俺メモ
昨年、PGconf.ASIAで発表したPL/CUDAによる創薬ワークロードの高速化実験のテーマであるが、 kaigai.hatenablog.com 実測したベンチマークを見ると、奇妙な傾向が見てとれる。 このワークロードにおける計算量は「Qの行数×Dの行数」であるので、Dの行数が同じ1000万行であるならば、Qの行数が1000のケース（22.6s）に比べ、Qの行数が10のケース（13.4s）の実行時間はもっと顕著に短時間でなければならない。 計算量が1/100なのに、実行時間は半分弱にしかなっていない。 実はこれは、化合物同志の類似度を計算するための時間だけでなく、PL/CUDA関数に与える引数をセットアップするための時間に12秒程度を要しており、アムダールの法則を引用するまでもなく、類似度の計算を高速化するだけでは処理速度はこれ以上伸びないのである。 PL/CUDA関数の引数として行列
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