20221116_DBTS_PGStrom_History

GPUがPostgreSQLを加速する
～PG-Strom 10年の歩みと、その次の未来へ～
HeteroDB,Inc
Chief Architect & CEO
KaiGai Kohei <kaigai@heterodb.com>

自己紹介／会社紹介
GPUがPostgreSQLを加速する～PG-Strom 10年の歩みと、その次の未来へ～
2
会社概要
 商号ヘテロDB株式会社
 創業 2017年7月4日
 拠点品川区北品川5-5-15
大崎ブライトコア4F
 事業内容高速データ処理製品の開発・販売
GPU＆DB領域の技術コンサルティング
ヘテロジニアスコンピューティング技術をデータベース領域に適用し、
誰もが使いやすく、シンプルで高速な大量データ分析基盤を提供する。
代表者プロフィール
 海外浩平（KaiGai Kohei）
 OSS開発者コミュニティにおいて、PostgreSQLやLinux kernelの
開発に15年以上従事。主にセキュリティ・FDW等の分野で
PostgreSQLのメインライン機能の強化に貢献。
 IPA未踏ソフト事業において“天才プログラマー”認定 (2006)
 GPU Technology Conference Japan 2017でInception Awardを受賞

GPU-DBの10年を振り返る（1/2）
NVIDIA TESLA C2070 (2009)
CUDA Cores: 448 (Fermi)
DRAM: 6GB (GDDR5)
PCI-E 2.0 x16, FP32: 1.03TFlops
NVIDIA TESLA K20X (2012)
CUDA Cores: 2,688 (Kepler)
DRAM: 6GB (GDDR5)
NVIDIA TESLA P100 (2016)
CUDA Cores: 3,584 (Pascal)
DRAM: 16GB (HBM2)
NVIDIA TESLA V100 (2017)
CUDA Cores: 5,120 (Volta)
DRAM: 32GB (HBM2)
NVIDIA A100 (2020)
CUDA Cores: 6,912 (Ampare)
DRAM: 80GB (HBM2)
4

GPU-DBの10年を振り返る（2/2）
（2017～）
PG-Strom
（2012～）
（2014～）
（旧MAP-D; 2013～）
（2016～）
（2014～）
（2015～）
（2016～）
➢ 2010年頃「ビッグデータ」が盛り上がる。Hadoopなど大人気。
➢ GPUの性能・信頼性が向上を続け、DBMSへの組み込みも現実味。
5

GPUの発展と共に、
PG-Stromの進化を振り返る
6

GPUとはどんなプロセッサか？（1/2）
多数のコアと広帯域メモリによる強力な並列演算性能を有する。
CPU
Cache
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
CUDA Core
広帯域メモリ
7
Intel Xeon Platinum 8380
# of cores: 40
clock: 2.30GHz
3.40GHz (boost)
L1 cache: 64kB / core
L2 cache: 1MB / core
L3 cache: 60MB / proc
DRAM: DDR4-3200 x 8
(max 204.8GB/s)
NVIDIA A100 [80GB; PCI-E]
# of CUDA cores: 6,912 [32bit]
(108 SM)
clock: 1.065 GHz
1.410 GHz (boost)
L1 cache: 192kB / SM (*)
L2 cache: 40MB / proc
DRAM: HBM2e [80GB]
(max 1,935GB/s)

GPUとはどんなプロセッサか？（2/2）
8
スレッド同士での同期やデータ交換を低コストで実行できる
●
item[0]
step.1 step.2 step.4
step.3
GPUを用いた
Σi=0...N-1item[i]
配列総和の計算
◆
●
▲ ■ ★
● ◆
●
● ◆ ▲
●
● ◆
●
● ◆ ▲ ■
●
● ◆
●
● ◆ ▲
●
● ◆
●
item[1]
item[2]
item[3]
item[4]
item[5]
item[6]
item[7]
item[8]
item[9]
item[10]
item[11]
item[12]
item[13]
item[14]
item[15]
log2N ステップで
items[]の総和を計算
HW支援によるコア間の同期機構
SELECT count(X),
sum(Y),
avg(Z)
FROM my_table;
集約関数の計算で用いる仕組み

PostgreSQLにGPUを試そうとしたきっかけ
▌PGconf 2011 (Ottawa) で聴講したあるセッション・・・
 Parallel Image Searching Using PostgreSQL and PgOpenCL
Running PostgreSQL Stored Procedures on a GPU
✓ https://www.pgcon.org/2011/schedule/events/352.en.html
 画像処理用のストアドプロシジャを、GPU用のプログラミング環境
OpenCL で作成するための拡張モジュールについて。
A列 B列 C列 D列 E列
幅の小さいデータでも、
大量の行を並べれば
長大なBLOBと同じく
GPU並列処理が効くのでは？
May-2011
9

実際に作ってみた（1/2）
FDWを使用して、テーブル構造の裏側に
簡易的な列ストアを作成した。
※ 当時はFDWが唯一のエグゼキュータを
拡張するための方法。
CPUでテーブルをスキャンし、同時に、
並行してGPUで条件句を処理するという
構造を持っていた。
※ 当時は並列クエリ実行が無かった
Jan-2012
10

実際に作ってみた（2/2）
WHERE条件句から CUDA C のコードを
自動生成してJITコンパイルを行う。
※ EXPLAINすると CUDA C の生のソース
コードが表示される。かなりシュール。
Jan-2012
11

PostgreSQL v9.3における機能強化 Sep-2013
← Background worker process
通常のPostgreSQLテーブルを、裏で列ストアに変換し
ようと提案した機能。
↓ Writable foreign tables
元々はPG-Strom用のFDWテーブルにINSERTや
UPDATEを使ってデータをロードするため提案。
12

「お仕事」として PG-Strom の開発に取り組む Dec-2013
『社内新事業公募』における審査
（※ イメージ）
13

2014年のGPUを振り返る
▌優先すべき課題
① クラッシュしない
② 正しい計算結果を返す
③ クラッシュしない
④ デバッグしやすい構造
⑤ クラッシュしない
⑥ 高いパフォーマンス
NVIDIA TESLA K20X
✓ 第３世代 Kepler アーキテクチャ
✓ 2,688個のCUDAコアと、6GiBのGDDR5 DRAMを搭載
✓ PCI-E 3.0 x16レーンでホストシステムと接続
✓ ECCメモリ搭載。エンタープライズ用途での利用も意識したモデル。
まずは DBMS 側の
品質を上げる！
2014
14

「趣味」から「実用」に向けたアーキテクチャの変更
 OpenCL ➔ CUDAへの移行
➢ マルチプラットフォーム（NVIDIA, AMD, Intel）➔ 再現できないトラブル報告が多数寄せられる（死
➢ CUDA 7.0以降はNVRTCが提供される ➔ CUDAでもランタイムコンパイルが可能に
 各バックエンドプロセス内でGPUを制御する方式に移行
➢ CUDA Contextの生成に要する時間は許容可能なレベル（OpenCLの場合は数秒を要していた）
➢ エラーが発生したときのクラッシュダンプの採取しやすさ
新しいアーキテクチャ
（CUDAベース）
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
host/GPU
code
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
host/GPU
code
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
host/GPU
code
Postmaster
Process
fork(2)
PostgreSQL
Backend
従来のアーキテクチャ
（OpenCLベース）
PG-Strom
host code
PostgreSQL
Backend
Background
Worker
PG-Strom
GPU
Service
Postmaster
Process
fork(2)
PG-Strom
host code
Local connection to
GPU Service
Device
Context
2014
15

PostgreSQL v9.5における機能強化 May-2015
Parser
Optimizer
Executor
execBegin
Exec
execEnd
CustomScan API
PostgreSQL本体へのパッチを必要せず、純粋に
拡張モジュールのみでGPU実行を実装できるように。
SQL
実行結果
パース木
実行計画
add_scan_path
add_join_path
BeginCustomScan
ExecCustomScan
EndCustomScan
拡張モジュールによる実装
CustomScan API
16

難儀な問題：GPUメモリの使用量予測
full
table
scan
GpuScan
GpuJoin
64MB
SCAN系処理なら、必ず「入力データ量 ≧ 出力データ量」
JOIN系処理なら「入力データ量＜出力データ量」があり得る。
➔ バッファの必要量をDB統計情報から予測するなど
kernel source buffer
kernel source buffer
kernel result buffer
kernel result buffer
17

Pascal世代GPUの登場
NVIDIA TESLA P100
✓ 第５世代 Pascal アーキテクチャ
✓ 3,584個のCUDAコアと、16GiBのHBM2 DRAMを搭載
✓ FP64のアトミック演算に対応
✓ GPUでのデマンドページングとメモリオーバーコミットに対応
Apr-2016
どういうことか？
✓ GPUメモリの論理アドレス空間上で雑に malloc()
しておけば、実際に使った分だけGPUメモリを
割り当てる。
✓ GPUメモリが足りなければ、ホストメモリと
スワッピングを行う。
➔ 複雑＆不正確な結果バッファのサイズ推定と
リトライから解放される事に。
18

Pascal世代GPUによるメモリ管理の簡略化
▌第４世代 Maxwell 以前
JOINやGroup Byなど『事前に行数の最大値を
予測する』ことが難しいワークロードに対しても、
過不足なくメモリを割り当てる事が必要。
➔ DBの統計情報を使ったりしていたが、
基本的に無理ゲーであった。
▌第５世代 Pascal 以降
ある程度ざっくりと大きなメモリを割り当てても、
実際に使用した分だけしか物理メモリを消費しな
いため、メモリ使用量の予測そのものが不要に。
➔ バグの原因となる複雑なロジックそのものの
解消と、品質の改善に大きく寄与。
せっかく割り当てたメモリを
全然使っていなかった。
➔ 同時に他のタスクを
動かせたはずなのに！
これだけあれば十分だと予測した
けれども、実際には不足。
➔ リトライでパフォーマンスが
低下してしまう…。
GPU物理メモリ
GPU論理アドレス空間
19

SSD-to-GPU Direct SQLの着想と開発（1/3）冬-2015
GPUコア
GPU Device Memory
CPU Host Memory
ストレージ
（HDD/SSD）
CPU
720GB/s
16GB/s
0.5GB/s
60GB/s
NVME-SSD
一台あたり
3GB/s
（当時の）PG-Stromを含む、
GPU-DBはデータがオンメモリ前提
ストレージに落ちたら「負け」
一方この頃、NVME-SSD製品が登場
安価な高速SSDがブレイクの兆し。
20

SSD-to-GPU Direct SQLの着想と開発（2/3）冬-2015
NVIDIA GPUDirect RDMA
nvme.ko
ドライバ
nvme_strom.ko
ドライバ
ホストメモリデバイスメモリ
物理アドレス空間
NVME-READ
From: Block 1234
Qty: 32
Dest: 0x34567000
NVME-READ
From: Block 2345
Qty: 32
Dest: 0x45678000
NVME
コマンド
NVME
コマンド
21

SSD-to-GPU Direct SQLの着想と開発（3/3）
✓ GPU-Direct SQL（当時は SSD-to-GPU Direct SQL）により、メモリサイズを越えた
大量データ（数TB～）を処理する事が可能に。
✓ この特徴が、PG-Stromが他のGPU-DB製品とは異なった進化をするきっかけに。
✓ この頃は、猫も杓子も “Deep Learning!” “Deep Learning!”
Aug-2016
実験用に購入した
Intel SSD 750 (400GB) の
理論帯域まで出ている (!)
22

GTC-2017にて May-2017
NVIDIA TESLA V100
✓ 第6世代 Volta アーキテクチャ
✓ 5,120個のCUDAコアと、最大32GiBのHBM2 DRAMを搭載
✓ Tensorコアを搭載した初めてのモデル
（深層学習用の専用計算回路）
✓ 各スレッドがProgram Counterを持つ事になり、分岐処理を持つ
ソフトウェアの実行がより高速に。
GPU Technology Conference 2017で発表した
SSD-to-GPU Direct SQLのポスターは、全138件の中から
Top-5 Finalistとして選出され、来場者投票で惜しくも次点に。
PCI-Eバスが更に高速化し、GPUの処理能力ですらも
飽和に近付くAmpare以降の世代で効いてくる特徴
23

HeteroDB社の設立
▌製品コンセプトを再定義する
 PostgreSQLを使い慣れた人はたくさんいる。
 GPU-DB「だけど」計算ワークロードよりも
I/O中心のバッチ系処理に強い。
 IoT/M2Mなど、日々積み重なるものの、
更新処理がほとんどないデータが増加
 ログデータの分析・検索用途に適した
「データ処理製品」として定義づけ。
Jul-2017
24

① Apache Arrowへの対応（1/3）
ETL
OLTP OLAP
伝統的なOLTP&OLAPシステム－データはDBシステムの内側で生成される
Data
Creation
IoT/M2M時代－データはDBシステムの外側で生成される
Log
processing
BI Tools
BI Tools
Gateway Server
Data
Creation
Data
Creation
Many Devices
25
DBシステムへのデータのインポートが、集計処理以上に時間のかかる処理に！
Data
Import
Import!
2019

26
▌Arrow形式の特徴
 列指向で分析用途向けに設計されたデータ形式
 アプリケーションによらず、共通のデータ交換形式として利用可能
 整数、実数、日付時刻、文字列など基本的なデータ型を定義
 更新・削除は無理だが、追記に強い（➔ ログデータに向いた形式）
NVIDIA GPU
PostgreSQL / PG-Strom
2019

27
▌なぜApache Arrow形式がログデータ処理に適しているのか？
 被参照列のみ読み出すため、I/O量が少なくて済む
 GPUメモリバスの特性から、プロセッサ実行効率が高い
 Read-onlyデータなので、実行時のMVCC検査を行う必要がない
SSD-to-GPU Direct SQL機構を使って、被参照列だけを転送する。
PCIe Bus
NVMe SSD
GPU
SSD-to-GPU P2P DMA
WHERE-clause
JOIN
GROUP BY
クエリの被参照列のみ、
ダイレクトデータ転送
Apache Arrow形式を解釈し、
データを取り出せるよう
GPUコード側での対応。
小規模の処理結果だけを
PostgreSQLデータ形式で返す
Results
metadata
2019

② データ処理速度 10GB/s への挑戦（1/2）
複数SSD（md-raid0）への対応と、品質・安定性の改良
Supermicro 1019GP-TT
CPU: Xeon Gold 6126T (2.6GHz, 12C)
RAM: 192GB (32GB DDR4-2666 x6)
GPU: NVIDIA Tesla P40 (3840C, 24GB) x1
SSD: Intel SSD DC P4600 (2.0TB, HHHL) x3
HDD: 2.0TB (SATA, 72krpm) x6
N/W: 10Gb ethernet x2ports
2018
28

PostgreSQL
パーティション
オプティマイザで頑張り、SSD-GPUから漏出するデータを減らす
lineorder
lineorder_p0
lineorder_p1
lineorder_p2
customer date
supplier parts
Scan
Scan
Scan
Agg
実行結果
Scan
Join
Gather
レコード数が多いと
結合処理が大変
2018
29

PostgreSQL
パーティション
オプティマイザで頑張り、SSD-GPUから漏出するデータを減らす
lineorder
lineorder_p0
lineorder_p1
lineorder_p2
customer date
supplier parts
Scan
Scan
Scan
Gather
Agg
実行結果
Scan
Join
PreAgg
Join
PreAgg
Join
PreAgg
GROUP BYまでGPUで済ませると、
ほとんどのデータはホスト側に
戻ってこない。
2018
30

～100TB程度の
ログデータを
シングルノードで
処理可能に
４ユニットの並列動作で、
100～120GB/sの
実効データ処理能力
列データ構造により
ユニット毎25～30GB/sの
実効データ転送性能
秒速で10億レコードを処理する（1/2）
QPI
SSD-to-GPU Direct SQL、列志向ストア、PCIeバス最適化の全てを投入
CPU2
CPU1
RAM RAM
PCIe-SW PCIe-SW
NVME0
NVME1
NVME2
NVME3
NVME4
NVME5
NVME6
NVME7
NVME8
NVME9
NVME10
NVME11
NVME12
NVME13
NVME14
NVME15
GPU0 GPU1 GPU2 GPU3
HBA0 HBA1 HBA2 HBA3
GPU+4xSSDユニット
あたり8.0～10GB/sの
物理データ転送性能
31
PCIe-SW PCIe-SW
JBOF unit-0 JBOF unit-1
Oct-2019

秒速で10億レコードを処理する（2/2） Oct-2019
Supermicro 4029GP-TRT
CPU: Xeon Gold 6226 (2.7GHz, 12C) x2
RAM: 192GB (16GB DDR4-2666) x12
GPU: NVIDIA Tesla V100 (5120C, 16GB) x4
SSD: Intel SSD DC P4510 (1.0TB, U.2) x16
32

ユーザ様事例
▌背景
地方公共団体というユーザ様の性格上、
イントラネットで発生したセキュリティ事故
に関しては、Webやメール等のログを分析し、
その原因や影響範囲を特定して早期に報告を
行う必要があった。
▌従来の課題
従来は、PostgreSQLのクラスタにシステム
ログを分散して保存していた。
しかし、それでもTBを越えるログの検索に
40分以上を要する事が多々あり、事実上、
ログによる原因究明は機能せず。
▌PG-Stromの適用による解決
新システムでは、SSD-to-GPU Direct SQLと
BRINインデックスによる絞り込みを併用し、
平均して6GB/sのログ検索速度を実現。
検索クエリは30秒で応答を返すようになった。
この水準の性能を達成したことにより、
現場のエンジニアが使い慣れたPostgreSQLを
用いて、原因究明のためのトライ＆エラーを
繰り返すことが可能となった。
Dec-2019
システム
ログ
従来システム：
PostgreSQLのクラスターで構成
システム
ログ
新システム：
GPUとNVME-SSDを搭載した
2Uサーバに、PG-Stromを
インストールして構成
某地方自治体様：ログ検索用システム
33

GTC-2020 (online) にて
GPU Technology Conference 2020 基調講演より
NVIDIA A100
✓ 第8世代 Ampere アーキテクチャ
✓ 6,912個のCUDAコアと、最大80GiBのHBM2 DRAMを搭載
✓ L2キャッシュサイズの拡大（V100の 6MB → 40MB）
長らく続いた PCI-E 3.0 世代からの切り替え。
GPU 1台あたり処理能力の目安は 20GB/s 強となり、
来たる PCI-E 5.0 世代では 40～50GB/s が見込まれる。
NVIDIA GPUDirect Storage
May-2020
従来の自社製ドライバ（nvme_strom.ko）とほぼ
同等機能を有するソフトウェアスタックが、
NVIDIAよりCUDA Toolkitの標準機能のひとつとして
公式にリリースされると発表。
➔ HeteroDB も事前評価に参加し、水面下で対応
作業を進めていた。
34

次世代のPG-Stromで取り組むべきテーマ
 PCI-E 4.0 / 5.0 の帯域幅に対応できる実装
 同時接続数の増加に対応できるアーキテクチャ
 省電力・低CO2排出（DPU対応）
35

GPU利用効率の改善（1/2）
非対称な処理を挟むとGPUのパフォーマンスは大きく劣化する
● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
LaneId: 0 1 2 3 4 27 28 29 30 31
Warp: unit of execution in GPU (32 simultaneous threads)
検索条件句の評価
F F F T F F F T F F
結果バッファの
スロットを確保
被参照列を読み出し、
結果バッファへ追記
htup = LoadTupleFromSource(base_index+LaneId);
rv = ExecEvalWhereClause(htup, whereClause);
mask = __ballot_sync(__activemask(), rv);
if (LaneId == 0) {
count = __popc(mask);
base = AllocateDestinationBuffer(count);
}
base = __shfl_sync(__activemask(), base, 0);
if (rv) {
mask &= ((1U << LaneId) - 1);
dst_index = base + __popc(mask);
ExecProjectionAndWriteBuffer(dst_index, htup,
ProjectionList);
}
36
2022

GPU利用効率の改善（2/2）
PCI-E 3.0時代(12GB/s)はGPUの処理能力に余裕があったが、
PCI-E 5.0(50GB/s)になるとGPU側にもかなりの最適化が必要
Shared Counter
32レコードを
同時に読み出し
WHERE条件句を
評価
ローカルバッファに
評価したレコードの
ポインタを記録
ローカルバッファ内の
レコード数 ≧ 32
F
T
ローカルバッファから
32レコードを
同時に読み出し
結果バッファに
32レコード分の
領域を確保
被参照列のみから成る
レコードを、結果
バッファに書き出す
比較的複雑な処理は、常に32スレッドを飽和させるように設計変更！
37
2022

PostgreSQL
Backend
リソース管理の改善
CUDA Contextの生成ごとに消費されるワーキングメモリの節約
従来のアーキテクチャ新しいアーキテクチャ
GPU
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
PostgreSQL
Backend
CUDA
Context
PG-Strom
Postmaster
Process
working
memory
working
memory
working
memory
fork(2)
GPU
PG-Strom
PostgreSQL
Backend
Background
Worker
CUDA
Context
GPU
Service
(multi-
threads)
Postmaster
Process
working
memory
fork(2)
PG-Strom
Local connection to
GPU Service
✓ コード品質やでバック手法に対する知見が十分で
なかった時期、デバッグを容易にするメリット。
✓ メモリコピーのコストをやや過大に見積もり。
✓ CUDA Context初期化時間、およびワーキング
メモリ（数百MB～1GB）の節約。
✓ CUDA Contextスイッチの削減とGPU使用率改善
38
2022

DPUへの対応（1/2）
39
PCI-Eバス
SSD➔GPU
データ転送量：大
データ転送量：小
GPU➔CPU
SQLを
実行
Smart-SSD
データ転送量：小
Smart-SSD
➔
CPU
PCI-Eバス
NAND Flash
（記憶素子）
DPU
GPU
データ転送量：大
NAND Flash ➔ DPU
NVME-SSD
Smart-SSDの内部
現行技術：GPU-Direct SQL
新技術：Smart-SSD / Smart-NIC 版 PG-Strom
Smart-NIC
Smart-NIC
➔
CPU
DPU
高速N/Wポート
RDMA対応
100Gb/200Gb N/W
NVME/GPUの能力をフルに
引き出したとしても、ここ
がボトルネックになってし
まう。
2023

DPUへの対応（2/2）～直感的なアーキテクチャの理解
40
✓ 現在入手可能で最も強力なプロセッサで
ある GPU を使用し、全力でNVME-SSDから
データを流し込んで処理する方式。
✓ GPUの計算能力に利点はあるが、PCI-E 4.0
では20.0GB/s程度、PCI-E 5.0でも40.0GB/s
程度で律速してしまい、それ以上データ
を投入できなくなる。
（GPUが遊んでしまう問題）
✓ 今後、2023年以降に Smart-NIC/-SSD製品の
市場投入が本格的に進む。
✓ GPUやCPUのようにパワフルではないが、
DPUはデータに近いところでSQLワーク
ロードを処理できるため、転送すべき
データ量自体を減らす事ができる。
✓ 低消費電力で、サーバあたりの搭載数を
増やす事ができる。
GPU-Direct SQL
（動力集中方式）
Smart-SSD / Smart-NIC
（動力分散方式）
2023

PG-Strom 10年の歩みと、その次の未来を振り返る。
 はじまりは『あ、面白そう』から。
 最適な設計は、その年代に利用可能なテクノロジに左右される。
✓ 2014年に『デバッグ難しい』と投げ出したアーキテクチャも、
2022年にはソフトウェアスタックが安定し、再びメリットが勝ることに。
✓ 2016年にPascal世代で memory overcommit が使えるようになった事で、
Maxwell以前に悩んでいたメモリ管理から解放される事となった。
 PG-Stromの方向性を決定づけた GPU-Direct SQL 機構
✓ GPU-DBとしては珍しい「I/Oワークロード」に注力するという方向性
✓ PCI-E 4.0世代で 20GB/s、PCI-E 5.0世代では 40GB/s のデータ処理能力を
✓ 2021年からはNVIDIAもGPUDirect Storageという形で公式サポート
 より“データに近い場所”を追求～Smart-NIC/-SSD対応
✓ GPUほど強力ではないが、省電力かつ搭載台数を増やしやすい
✓ 2023年以降、各社からリリースされる製品への対応を準備中。
41

オモシロ技術を、カタチにする。

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