MaxBench: Análisis del Impacto de la Interconexión de GPUs en el Análisis de Datos Relacionales

Investigadores presentan MaxBench, un marco integral para la evaluación comparativa y el análisis de las cargas de trabajo de análisis de datos relacionales en GPUs. Evalúa el impacto en el rendimiento de varios modelos de GPU (RTX3090, A100, H100, Grace Hopper GH200) e interconexiones (PCIe 3.0, 4.0, 5.0 y NVLink 4.0) en cargas de trabajo como TPC-H, H2O-G y ClickBench. Más allá de las métricas tradicionales como la intensidad aritmética y GFlop/s, MaxBench propone la 'complejidad de consulta característica' y la 'eficiencia de GPU característica' y utiliza un nuevo modelo de costo para predecir el rendimiento de ejecución de consultas. El estudio revela las compensaciones entre la capacidad de cómputo de la GPU y el ancho de banda de interconexión y utiliza el modelo para proyectar el impacto de las mejoras futuras en el ancho de banda de interconexión o en la eficiencia de la GPU.