1. 题目来源
随着大数据和人工智能时代的到来，传统数据库系统在处理海量数据、高并发请求方面面临着巨大挑战。
近年来，GPU以其强大的并行计算能力和高内存带宽，为解决数据库系统性能瓶颈提供了新的思路。
GPU内存数据库系统将数据存储于GPU内存中，充分利用GPU的并行计算能力进行数据处理，能够显著提升数据库系统的查询和事务处理速度，满足高并发、低延迟的应用需求。
2. 应完成的主要内容
本课题要求完成高并发GPU内存数据库系统的设计与实现，具体内容包括：
1.完成对高并发GPU内存数据库系统需求的分析，设计合理的系统架构、数据存储模型以及并发控制机制。
2.研究基于GPU的并行数据处理算法，包括数据加载、索引构建、查询处理、事务处理等核心算法，并进行优化以提升系统性能。
3.完成高并发GPU内存数据库系统的原型系统实现，包括系统平台搭建、核心模块开发、系统集成与调试等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成课题研究工作，查阅相关文献，掌握GPU数据库系统、并行算法等方面的基础知识。
2.按照中国本科学术论文格式要求，撰写毕业论文，并进行答辩。
3.完成高并发GPU内存数据库系统原型系统，并提供相应的代码和文档。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙胜男,杜小勇,王宁.面向大数据的并行数据库关键技术研究综述[J].计算机研究与发展,2017,54(01):1-17.
[2] 周梦溪,陈跃国,周傲英.基于GPU的内存数据库系统研究综述[J].软件学报,2018,29(01):1-21.
[3] 郭大为,王意洁,杜小勇.内存数据库技术综述[J].软件学报,2016,27(01):2-29.
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