MaxBench: Benchmarking des Einflusses der GPU-Interconnect auf relationale Datenanalyse

Forscher stellen MaxBench vor, ein umfassendes Framework zum Benchmarking und Profiling von relationalen Datenanalyse-Workloads auf GPUs. Es bewertet die Leistungsauswirkungen verschiedener GPU-Modelle (RTX3090, A100, H100, Grace Hopper GH200) und Interconnects (PCIe 3.0, 4.0, 5.0 und NVLink 4.0) auf Workloads wie TPC-H, H2O-G und ClickBench. Über traditionelle Metriken wie arithmetische Intensität und GFlop/s hinausgehend, schlägt MaxBench 'charakteristische Abfragekomplexität' und 'charakteristische GPU-Effizienz' vor und verwendet ein neuartiges Kostenmodell zur Vorhersage der Abfrageausführungsleistung. Die Studie zeigt die Trade-offs zwischen GPU-Rechenleistung und Interconnect-Bandbreite auf und nutzt das Modell, um die Auswirkungen zukünftiger Verbesserungen der Interconnect-Bandbreite oder der GPU-Effizienz vorherzusagen.