Junções por Similaridade usando Processamento Distribuído e Paralelismo Massivo - Silva, Larissa Ramos Marques; Ribeiro, Leonardo Andrade (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2022: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2022.226212, 2022)
Junção por similaridade retorna todos os pares de objetos similares em um conjunto de dados. Como essa operação é custosa computacionalmente, o tempo de execução pode ser excessivo em grandes volumes de dados. Este artigo apresenta um algoritmo de junção por similaridade eficiente e escalável que explora o parelismo massivo de GPUs em um ambiente distribuído heterogêneo. Neste contexto, um modelo de coprocessamento é proposto para distribuir a carga de trabalho entre CPU e GPU. Resultados experimentais demonstram que a proposta é efetiva e supera trabalhos anteriores.