In ihrem Paper „Fast CSV Loading Using GPUs and RDMA for In-Memory Data Processing“ entwickeln Alexander Kumaigorodski, Clemens Lutz und Volker Markl einen neuen CSV-Parsing-Ansatz, der komplexe Steuerflüsse rationalisiert und kontextsensitive CSV-Funktionen korrekt behandelt. Durch Auslagerung von E/A und Parsing auf die GPU ermöglicht ihr Ansatz Datenbanken das Laden von CSVs mit hohem Durchsatz aus dem Hauptspeicher mit NVLink 2.0 sowie direkt aus dem Netzwerk mit RDMA.
Eine Preprint-Version des Papers ist hier verfügbar.