GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]
2. HeteroDB社について ▌会社プロフィール 商号： ヘテロＤＢ株式会社 所在地： 東京都品川区西大井１ー１ー２ 設立： 2017年7月4日(火) 事業内容： GPU/SSDによる高速SQLデータベース製品の開発・販売 GPU等の活用を含むSQLチューニングサービス 主要株主： 設立メンバーによる100%保有 ▌設立メンバー 海外 浩平（チーフアーキテクト 兼 代表取締役社長） OSS開発者コミュニティにおいて、Linux kernelやPostgreSQLデータベースの開発に10年以上従事。 PostgreSQLのSELinux対応やFDW機能拡張などコア機能強化に貢献しており、PostgreSQLのMajor Contributor として知られている。 2012年、 GPUによるPostgreSQLの高速化機構であるPG-Stromの開発に着手。以降、ヘテ
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進捗）SSD-to-GPU ダイレクトSQL実行機能 - KaiGaiの俺メモ
ここ暫くブログでまとめていなかった、SSD-to-GPUダイレクトSQL実行機能の進捗について。 この機能をかいつまんで言うと、NVMe-SSDに格納されているPostgreSQLのデータブロックをGPU RAMに直接転送し、そこでSQLのWHERE句/JOIN/GROUP BYを実行することで見かけ上のI/O量を削減するという代物である。 NVIDIAのTesla/Quadro GPUが対応するGPUDirect RDMA機能を使い、SSD<=>GPU間のデータ転送を仲介するLinux kernel moduleを使えば、CPU/RAMにデータをロードする前にGPU上での処理を行うことができる。 しばらく前からScan系の処理には対応していたが、JOIN/GROUP BYへの対応を加え、さらにPostgreSQL v9.6のCPU並列にも追従したということで、簡単なベンチマークなら取れる
動いた！SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモ
ここしばらく、NVMe-SSDからGPUへとPeer-to-Peer DMAを行うためのLinux kernelドライバを書いている。 これは昨年末のPGconf.JPのLTでアイデアを先に発表したもので、従来は、例えばテーブルスキャンに際して90%の行がフィルタリングされる場合であっても、データをストレージからRAMにロードしていた。しかし、どうせフィルタリングするのであれば、バッファのために利用したRAMのうち90%は無駄である。 基本的なアイデアは、ストレージからのデータロードに際して、CPU側のRAMではなく、GPU側のRAMへロードし、そこで数百～数千コアの計算能力を使って行のフィルタリングや、あるいは、テーブル同士のJOINや集約演算を行ってしまう。そして、これらの前処理が終わった段階でCPU側へデータを書き戻してやれば、CPUから見ると『ストレージからデータを読出したら、既に
SSD-to-GPU Peer-to-Peer DMAとバッファ管理（その１） - KaiGaiの俺メモ
昨年の暮れ、JPUGカンファレンスのLTで『SQL+GPU+SSD=∞』と題したスピーチを行った。 SQL+GPU+SSD=∞ (Japanese) from Kohei KaiGai www.slideshare.net これはかいつまんで言えば、ストレージからデータをCPU+RAMへとロードするより前に一旦GPUへとデータを転送し、そこで不要なデータを削ぎ落してからCPU+RAMへと渡してやる事で、CPU負荷の軽減とRAMの有効活用が計れるというアイデアである。 実装としては、PCI-Eデバイス間でのP2P DMA機能を利用する事によってNVMe SSDの特定ブロックからGPU RAM上の特定の領域へDMAを実行するというものなので、ここは別に新しくも何ともない。 以下の図は、従来の仕組みにおけるデータの流れを示したもの。 SSDから読み出されたデータは先ずCPU+RAMにバッファされ
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