Add `pg-strom` — GPU acceleration extension for PostgreSQL
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- postgresql
- Ambito
- databases
Direzione di ricerca
The issue identifies the pg-strom repository and the metadata it proposes, but names no project file, entry point, or test. Locate the extension catalog format and existing PostgreSQL entries first, then add pg-strom with the stated metadata and verify it using the project's available checks.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi 👋,
I’d like to suggest adding [pg-strom](https://github.com/heterodb/pg-strom) to the list of PostgreSQL extensions managed by this project.
pg-strom is a mature and well-maintained extension that enables GPU acceleration for SQL queries using NVIDIA CUDA. It significantly speeds up large-scale scans, joins, and aggregations, making it especially useful for analytical workloads and data warehousing scenarios.
🔍 Project Information
-
Name: pg-strom
-
Maintainer: HeteroDB, Inc.
-
License: GPL-2.0
-
Category: Performance / GPU Acceleration
-
Key Features:
- GPU-accelerated sequential scans, joins, and group-by
- Compatible with PostgreSQL 12–16
- CUDA 11+ support
- Transparent query planner integration (
GpuScan,GpuJoin, etc.)
💡 Why It’s Valuable
Including pg-strom would make this collection more complete for users seeking performance-oriented or GPU-enhanced PostgreSQL extensions.
It’s one of the few production-grade GPU integrations available for PostgreSQL today and could attract researchers or engineers working in high-performance computing (HPC), analytics, or AI data pipelines.
Would you consider adding this project?
I’d be happy to provide more details or help with the metadata if needed.
Thanks for maintaining this great collection! 🙏
- Lingua principale
- HTML
- Stelle
- 35
- Fork
- 4
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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