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
Microsoft Data Amp について簡単なまとめ - Qiita
SQL Serverを主役としたMicrosoft Data Ampというオンラインイベントがあったので簡単にポイントだけまとめておく。（おそらく誰かが綺麗にまとめてくれる気が・・・）もちろんオンデマンドで視聴できるので必要あればURLにアクセスしていただきたい。 https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/data-amp こちらのお二人がメインスピーカー Microsoft Data Groupで一番お偉いさんにあたる Joseph Siroshは来月日本で開催するde:codeでも登壇予定だ。 私のホストマネージャーのLaraもデモラーとして登場した。 次期 SQL Serverの正式名称がSQL Server 2017に決定 ダウンロードはこちらから。目玉のLinux対応やGraph DataサポートやR&Pythonサポートされている。
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R と SQL を対応付けてみた 〜data.table 編〜 - あらびき日記
