Descripción del proyecto
Técnicas de procesamiento en memoria para acelerar las bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales desempeñan un papel crucial en la gestión y el análisis de conjuntos de datos complejos en diversos sectores. Constan de registros y atributos que permiten un examen detallado de los datos y una toma de decisiones informada. Sin embargo, el modelo de análisis de datos predominante adolece de largos tiempos de ejecución y un elevado consumo de energía debido a la separación entre el procesamiento y el almacenamiento de los datos. El equipo del proyecto Real-Database-PIM, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende dar respuesta a este reto aprovechando las técnicas de procesamiento en memoria (PIM, por sus siglas en inglés) para acelerar el procesamiento analítico en bases de datos relacionales. El objetivo es reducir el movimiento de datos, el tiempo de procesamiento y el gasto energético empleando el PIM en masa y aprovechando las matrices de celdas de memoria. El objetivo del proyecto es desarrollar la unidad de procesamiento de memoria memristiva (mMPU, por sus siglas en inglés) para acelerar el análisis de bases de datos relacionales. La mMPU promete un sistema informático diez veces más rápido y cien veces más eficiente desde el punto de vista energético.
Objetivo
In the contemporary digital era, relational databases play a pivotal role in business applications, facilitating the management and analysis of intricate data sets in diverse sectors including healthcare, finance, and social media platforms. These databases comprise relations represented as sets of records and attributes, allowing for detailed data scrutiny and insightful business decision-making. However, the prevalent model of data analysis is beleaguered by lengthy execution times and considerable energy consumption due to the separation of data processing and storage, necessitating hefty computational investments.
Addressing this, we propose an innovative approach leveraging processing-in-memory (PIM) techniques, specifically bulk-bitwise PIM, to hasten analytical processing in relational databases. Grounded in emergent nonvolatile memristive memory technologies, this method capitalizes on memory cell arrays for concurrent data processing and result storage, markedly diminishing data movement and consequently, time and energy expenditure. Our endeavor is to craft the memristive memory processing unit (mMPU), originally developed during the PI's ERC StG Real-PIM-System project, adept at accelerating relational database analysis, promising to deliver a computing system that is tenfold faster and a hundred times more energy-efficient at a fraction of the current cost, revolutionizing data analysis and offering substantial savings in both time and financial resources.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitución de acogida
32000 Haifa
Israel