[논문] 하드웨어 가속 집계: 통합과 특수화

출처: arXiv - 2606.10030v1

개요

도메인 특화 하드웨어의 높은 효율성으로 데이터 분석 시스템에 가속기를 도입하려는 관심이 크게 늘고 있다. 많은 선택지 중에서 GPU와 FPGA는 클라우드 데이터 센터에 널리 배치되어 있어 두 가지 인기 있는 솔루션으로 부상했다. 본 논문은 데이터 분석에서 핵심적인 연산인 집계(aggregation)에 대한 하드웨어 가속 솔루션을 조사한다. 구체적으로, 효율성과 프로그래밍 용이성·이식성 사이의 트레이드오프를 제공하는 통합 하드웨어 가속 프레임워크로 집계를 구현하고, 이후 하드웨어별 최적화를 추가로 개발한다. 우리는 CPU, GPU, FPGA라는 최신 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 세 가지에서 이 솔루션들을 평가하며, 장치 내 처리와 전체 파이프라인 처리 모두에 대한 성능 및 에너지 소비를 측정한다.

주요 기여

본 논문은 다음 분야의 연구를 제시한다:

• cs.DC
• cs.DB

방법론

자세한 방법론은 전체 논문을 참고한다.

실용적 함의

이 연구는 cs.DC 분야의 발전에 기여한다.

저자

• Alireza Shateri
• Hongshi Tan
• Michael Ng
• Bingsheng He
• Qizhen Zhang

논문 정보

• arXiv ID: 2606.10030v1
• 분류: cs.DC, cs.DB
• 발표일: 2026년 6월 8일
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