Optimisation dans les grands espaces de recherche: GPU-Accéléré Adhérez à l'ordre

Cette séance de cours couvre l'optimisation dans les grands espaces de recherche, en se concentrant sur l'ordre accéléré de jointure GPU. Il traite de travaux très performants mais trop nombreux, d'un paysage d'algorithmes optimaux de jointure et de la topologie graphique pour réduire les frais généraux de calcul. L'instructeur présente une programmation dynamique massivement parallèle, des arbres, et l'idée clé de rejoindre la génération de sous-ensemble conscient du graphique. La séance de cours explore également une nouvelle variante de programmation dynamique avec une grande parallélisation et de faibles frais généraux de calcul, fournissant des solutions heuristiques pour les requêtes plus grandes. Il se termine par un résumé des temps d'optimisation pour les requêtes stars et l'ensemble de données MusicBrainz, montrant l'efficacité de l'optimisation accélérée GPU.