Журнал «Труды Института системного анализа Российской академии наук» - А.В. Соловьев "Аппаратные ускорители для СУБД на основе GPU и DPU"

В статье выполнен обзор применения аппаратных ускорителей для СУБД на основе GPU и DPU. Сделан обзор подобных аппаратных ускорителей, рассмотрены практические примеры их использования. Определены достоинства и недостатки применения GPU и DPU. На основе проведенного обзора сделан вывод, что подход позволяет ускорять операции в БД, связанные с обработкой запросов, операциями ввода и вывода, распараллеливания обработки данных БД. Однако применение таких ускорителей усложняет систему в целом, снижает ее энергоэффективность.

Полная версия статьи в формате pdf.

EDN: PGXZUD

Стр. 34-40.

Литература

1. Alibaba Cloud Documentztion: Alibaba Cloud // URL: https://www.alibabacloud.com/help/en?spm=a2c63.l28256.0.0.2ec01ef3Z8hJVf (дата обращения 29.04.2025).

2. Wu G., Chen Z., Dang J. Big Data Enabled Computing // Intelligent Bridge Maintenance and Management. Springer Tracts in Civil Engineering. 2024. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-3827-4_5.

3. Волков Д., Николаенко А. На пути к «железным» СУБД // Открытые системы. СУБД, №02, 2019 : OSP. URL: https://www.osp.ru/os/2019/02/13054946 (дата обращения 29.04.2025).

4. Открыт код SQL-движка BlazingSQL, использующего GPU для ускорения : OpenNET // URL: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=51222 (дата обращения 29.04.2025).

5. Zvonko K. GPU Accelerated SQL queries with PostgreSQL & PG-Strom in OpenShift-3.10 : RedHat // URL: https://www.redhat.com/en/blog/gpu-accelerated-sql-queries-with-postgresqlpg-strom-in-openshift-3-10 (дата обращения 29.04.2025).

6. Child T. Introducing PgOpenCL A New PostgreSQL Procedural Language Unlocking the Power of the GPU : GPGPU Accelerated Database. URL: https://wiki.postgresql.org/images/6/65/Pgopencl.pdf (дата обращения 29.04.2025).

7. Sanchez-Ribes V., Macia-Lillo A., Mora H. et al. Efficient GPU Cloud architectures for outsourcing high-performance processing to the Cloud. Int J Adv Manuf Technol. 2024;133:949–958.

8. Wheat J. Implementing SQL on GPUs. Part 1 : sqream.com // URL: https://sqream.com/blog/implementingsql-on-gpus-part-1/ (дата обращения 29.04.2025).

9. Wheat J. Implementing SQL on GPUs. Part 2 : sqream.com // URL: https://sqream.com/implementing-sql-on-gpus-part-2/ (дата обращения 29.04.2025).

10. Colgan M. Does GPU hardware help Database workloads? : Oracle Database Insider // URL: https://blogs.oracle.com/database/post/does-gpuhardware-help-database-workloads (дата обращения 29.04.2025).

11. Как устроены DPU, сопроцессоры для обработки данных. Блог компании Selectel : habr. URL: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/515446/ (дата обращения 29.04.2025).

12. Что такое DPU и как они устроены? : timeweb. URL: https://timeweb.cloud/blog/dpu (дата обращения 29.04.2025).

13. Shah N., Meert W., Verhelst M. DAG Processing Unit Version 2 (DPU-v2): Efficient Execution of Irregular Workloads on a Spatial Datapath // Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs. 2023. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-33136-7_5.

14. Shah N., Meert W., Verhelst M. DAG Processing Unit Version 1 (DPU): Efficient Execution of Irregular Workloads on a Multicore Processor // Efficient Execution of Irregular Dataflow Graphs. 2023. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-33136-7_4.

15. Shainer G. et al. NVIDIA’s Cloud Native Supercomputing // Nichols, J., et al. Driving Scientific and Engineering Discoveries Through the Integration of Experiment, Big Data, and Modeling and Simulation. SMC 2021. Communications in Computer and Information Science. 2022;1512. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96498-6_20.

16. Baumstark A., Jibril M.A., Sattler KU. Accelerating Large Table Scan Using Processing-In-Memory Technology // Datenbank Spektrum. 2023;23;199–209. https://doi.org/10.1007/s13222-023-00456-z.

17. Нагрузка на сервер: определение причин : FirstVDS // URL: https://firstvds.ru/technology/nagruzka-na-server-opredelenie-prichin (дата обращения 29.04.2025).