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dc.contributor.authorAlileche, Hakim-
dc.contributor.authorTahakourt, Zineb; Promotrice-
dc.date.accessioned2017-11-08T13:31:29Z-
dc.date.available2017-11-08T13:31:29Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/5144-
dc.descriptionOption : Génie Logicielen_US
dc.description.abstractL’optimisation du temps de traitement des opérations sur les bases de données ont toujours été un sujet très étudié aussi bien par les développeurs que par les chercheurs. La jointure étant l’une de ces opérations, elle est parmi les opérations les plus couteuses ainsi que parmi les opérations les plus utilisées. L’apparition des systèmes parallèles a pu guidé les études ainsi que les recherches vers des techniques de résolutions de plus en plus optimales, en divisant en ensemble de tâches destinées à être réparties sur différents processeurs et/ou cœurs. Quel algorithme utiliser? Comment paralléliser la jointure? Sur quelle plateforme devrait-on effectuer l’opération? Quel matériel utiliser? C’est à ces questions que nous avons essayé de répondre dans ce travail en proposant un algorithme de jointure et une méthode d’implémentation de cet algorithme en parallèle sous la plateforme CUDA, avec les processeurs graphiques GPU, ainsi qu, une hybridation entre les GPU et les processeurs CPU multi-cœursen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite de bejaiaen_US
dc.subjectAlgorithme De Jointure : Parallèle : CUDA : Processeur Graphique (GPU) : Processeur CPU Multi-Cœursen_US
dc.titleJointure parallèle sur les processeurs graphiques (GPU) avec CUDAen_US
dc.typeThesisen_US
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