20170310_InDatabaseAnalytics_#1

GPU/SSDがPostgreSQLを加速する
～ハードウェア性能を限界まで引き出すPG-Stromの挑戦～
The PG-Strom Development Team
海外浩平 <kaigai@kaigai.gr.jp> / @kkaigai

The PG-Strom Project
DBMS as literal....
▌データベース (Database)
▌データベース管理システム (DBMS: Database Management System)
 DBMSこそが最もデータに近いソフトウェア！
concept: データに近い場所で計算する
In-database Analyticsの集い#1 － GPU/SSDがPostgreSQLを加速する3

In-database Analyticsの利点
 データベース管理システムの計算能力は
不十分で、高度なアルゴリズムの処理には、
データのエクスポートが必要であった。
 データ量が多いと転送時間が無視できない。
 データを手元で二重管理する事になる。
 前処理/後処理でのデータ加工が難しい。
（スクリプトなどの開発が必要）
 本来の作業目的である、仮説検証に
割ける時間が浪費されてしまう。
 アクセラレータによってデータベース管理
システムの計算能力を増強する事で、
『データのある場所で』高度なアルゴリズムを
実行する事が可能になる。
 DBからは解析結果だけを出力すれば良い。
 データは常にDBで一元管理されている。
 SQLのフレキシブルなデータ操作命令により、
前処理/後処理ともDB内部で完結できる。
 仮説検証とTRY&ERRORを効率化。
データの
エクスポート
Knowledge
Knowledge
解析結果の出力
統計解析
アプリケーション
データ処理データ管理
データ管理
+
データ処理
In-database Analyticsの集い#1 － GPU/SSDがPostgreSQLを加速する
Out-database Analytics In-database Analytics
4

In-database Analyticsの課題
Algorithm
統計解析処理を行うための
アルゴリズム、パッケージ
Processor
JOINやGROUP BY、Sortなど
計算中心のSQLワークロード
Storage
巨大テーブルのScan
(特にRAMサイズを越えるケース)
Management
データ収集、
データ形式、
意味のある
データなのか？

The PG-Strom ProjectIn-database Analyticsの集い#1 － GPU/SSDがPostgreSQLを加速する6
SQLアクセラレータとしてのGPU

PG-Strom
SQLアクセラレータとしてのGPU
Application
GPU
JOINや
GROUP BYなど
オフロード
SQLから
GPU命令を
自動生成
PG-Strom: GPUの持つ数百～数千コアと広帯域メモリを利用して、
SQLワークロードを高速化するPostgreSQL向け拡張モジュール
SQLクエリ
PostgreSQL
データ構造
GPU CPU
モデル
NVIDIA
Tesla P100
Intel Xeon
E5-2699v4
世代 Pascal Broadwell
発表 Q2-2016 Q1-2016
トランジスタ数 15billion 7.2billion
コア数
3584
(simple)
22
(functional)
動作クロック
1.126GHz
~1.303GHz
2.20GHz
~3.60GHz
理論性能値
(FP32)
9.3 TFLOPS
1.2 TFLOPS
(with AVX2)
RAMサイズ 16GB (HBM2) max1.5TB (DDR4)
メモリ帯域 732GB/s 76.8GB/s
消費電力 250W 145W

中核機能 (1/2) – SQLからGPUバイナリを動的生成
QUERY: SELECT cat, count(*), avg(x) FROM t0
WHERE x between y and y + 20.0 GROUP BY cat;
:
STATIC_FUNCTION(bool)
gpupreagg_qual_eval(kern_context *kcxt,
kern_data_store *kds,
size_t kds_index)
{
pg_float8_t KPARAM_1 = pg_float8_param(kcxt,1);
pg_float8_t KVAR_3 = pg_float8_vref(kds,kcxt,2,kds_index);
pg_float8_t KVAR_4 = pg_float8_vref(kds,kcxt,3,kds_index);
return EVAL((pgfn_float8ge(kcxt, KVAR_3, KVAR_4) &&
pgfn_float8le(kcxt, KVAR_3,
pgfn_float8pl(kcxt, KVAR_4, KPARAM_1))));
} :
例) 条件句中の数値演算式を
CUDA命令列にオンデマンドで変換
Reference to input data
SQL expression in CUDA source code
Run-time
Compiler
(nvrtc)
Just-in-time
Compile
Parallel
Execution

中核機能 (2/2) – 透過的なGPUアクセラレーション
▌コンセプト
 共通のSQL構文
 SQL構文や関数・演算子などは
全くPostgreSQLと同一で、
アプリケーションの改修が不要
 共通のデータ構造
 PostgreSQLのデータ構造をそのまま
用いており、データ移行や変換は不要
 PostgreSQLのレコードは、必ずしも
GPUにとってベストなデータ形式では
ない。利便性とのトレードオフ。
▌Custom-Scan Interface
 拡張モジュールが、クエリ実行計画の
一部を独自実装するための
共通インターフェース。
 PG-Stromを実装するため、
開発者コミュニティで標準化された。
Query
Optimizer
Query
Executor
PG-Strom
Extension
Storage Manager
SQL Parser
Application
Storage
共通のSQL構文
共通のデータ形式
Custom-Scan
Interface

GPUによるSQL実行高速化の一例
▌Test Query:
SELECT cat, count(*), avg(x)
FROM t0 NATURAL JOIN t1 [NATURAL JOIN t2 ..., ...]
GROUP BY cat;
 t0 contains 100M rows, t1...t8 contains 100K rows (similar to star schema)
40.44
62.79
79.82
100.50
119.51
144.55
201.12
248.95
9.96 9.93 9.96 9.99 10.02 10.03 9.98 10.00
0
50
100
150
200
250
300
2 3 4 5 6 7 8 9
QueryResponseTime[sec]
Number of joined tables
PG-Strom microbenchmark with JOIN/GROUP BY
PostgreSQL v9.5 PG-Strom v1.0
CPU: Xeon E5-2670v3
GPU: GTX1080
RAM: 384GB
OS: CentOS 7.2
DB: PostgreSQL 9.5 +
PG-Strom v1.0

しかし、I/Oは鬼門だった。
Magnetic
Drives
RAM
CPU GPU
16GB/s
(PCIeバス)
72GB/s
(メモリバス)
~1GB/s
(SAS disks)
~3500コア~20コア
I/Oマターになった瞬間、
こっちの差はどうでもよくなる。

ワークアラウンド – 全てのデータをオンメモリに
Magnetic
Drives
RAM
CPU GPU
16GB/s
(PCIeバス)
72GB/s
(メモリバス)
pg_prewarm
(事前のロード)
~3500コア~20コア
全てのデータをオンメモリ化し、
RAM  CPU/GPUに閉じた
処理にする。
データサイズの上限を
RAMサイズが決める。
“Small Big-Data” Solution :-)

SSD-to-GPU P2P DMAへ

要素技術① NVMe-SSD (1/2)
 標準化されたコマンドセット
 広帯域（数GB/s）
 低遅延（数十万IOPS）
 マルチコアCPU向けI/Oサブシステム
PCIe
SSD
コントローラ
NAND
Flash
NVMeコマンド
データブロック

要素技術① NVMe-SSD (2/2)
Intel SSD
750 Series
Intel SSD P3608 Samsung
PM1725
HGST
Ultrastar SN260
Seagate
Nytro XP7200
Interface PCIe 3.0 x4 PCIe 3.0 x8 PCIe 3.0 x8 PCIe 3.0 x8 PCIe 3.0 x16
Capacity 400GB, 800GB,
1.2TB
1.6TB, 3.2TB,
4.0TB
3.2TB, 6.4TB 1.6TB, 3.2TB,
6.4TB
3.8TB, 7.7TB
Form Factor HHHL HHHL HHHL HHHL FHHL
Max SeqRead 2.5GB/s 5.0GB/s 6.0GB/s 6.1GB/s 10.0GB/s
Max SeqWrite 1.2GB/s 3.0GB/s 2.0GB/s 2.2GB/s 3.6GB/s
Rand Read 460K IOPS 850K IOPS 1000K IOPS 1200K IOPS 940K IOPS
Rand Write 290K IOPS 50K IOPS 120K IOPS 200K IOPS 160K IOPS
Warranty 5years 5years 5years 5years 5 years
MTBF 1.2M hours 1.0M hours 2.0M hours 2.0M hours 2.0M hours
Target consumer enterprise / data-center
高速SSDの本命として、NVMe規格に対応した製品が各社からリリースされている

要素技術② GPUDirect RDMA (1/2)
▌CPU/RAMを仲介する事なく、GPU他のデバイス間でデータ転送を行う機能
 元々は、マルチノード環境でInfinibandを介したGPU間のデータ転送効率化技術
 Linux kernel moduleを作成する事で、他のPCIeデバイスにも対応可能
Copyright (c) NVIDIA corporation, 2015

要素技術② GPUDirect RDMA (2/2)
物理アドレス空間
PCIe BAR1領域GPU
RAM
RAM
NVMe-SSD Infiniband
HBA
PCIe デバイス
GPUDirect RDMA
GPUデバイスメモリを
物理アドレス空間にマップする機能 “GPUデバイスメモリの物理アドレス”が
あれば、PCIeデバイスとのDMAで
Source/Destinationアドレスとして
指定できる。

NVMe-SSD + GPUDirect RDMA + PG-Strom = Intelligent Storage
 GPU上でのSQLワークロードの処理機構(PG-Strom)と、
SSDからGPUへのダイレクトデータ転送機構(NVMe-Strom)を組み合わせ。
 CPUが処理すべきデータ量を削減し、結果としてI/Oワークロードの処理スループットを引き上げる。
NVMe-SSDからGPUへPCIeバスを介してデータブロックを直接転送。
CPU/RAMへのロード前に不要データを削減し、I/Oスループットを引き上げる。
Large PostgreSQL Tables
PCIe Bus
NVMe SSD GPUSSD-to-GPU P2P DMA
(NVMe-Stromドライバ) WHERE句
JOIN
GROUP BY
PostgreSQLデータブロック
ロードすべき
データ量の削減
SSDとGPUの組合せによって、
あたかもストレージがSQLを理解し、
予め不要なデータを削除している
かのように振る舞う。

NVMe-Strom ソフトウェアスタック
pg-strom
NVMe-Strom
VFS
Page Cache
NVMe SSD
Driver
nvidia
driver
GPU
device
memory
GPU
device
memory
PostgreSQL
file offset
DMA
request
block number
SSD-to-GPU Peer-to-Peer DMA
cuMemAlloc()
/proc/nvme-strom
ioctl(2)
read(2)
User
Space
Kernel
Space

ディスクキャッシュとの一貫性
 課題 ①対象ブロックがOSキャッシュに保持されている場合、ストレージブロックの内容は
最新でない可能性がある。
②8KB単位のコマ切れDMAは非常に性能が悪い
 対策キャッシュされているブロック(=8KB単位)を一度ユーザ空間のバッファに書き戻し、
その後 CUDA API を用いて、一度に RAMGPU 転送を行う。
 処理ペナルティ的には read(2) + cuMemcpyHtoDAsync() と同等
 GPUメモリ上でのブロック並び順が変わるが、処理の妥当性に影響はない。
BLK-100: uncached
BLK-101: cached
BLK-102: uncached
BLK-103: uncached
BLK-104: cached
BLK-105: cached
BLK-106: uncached
BLK-107: uncached
BLK-108: cached
BLK-109: uncached
BLCKSZ
(=8KB)
Transfer Size
Per Request
BLCKSZ *
NChunks
BLK-108: cached
BLK-105: cached
BLK-104: cached
BLK-101: cached
BLK-100: uncached
BLK-102: uncached
BLK-103: uncached
BLK-106: uncached
BLK-107: uncached
BLK-109: uncached
BLK-108: cached
BLK-105: cached
BLK-104: cached
BLK-101: cached
unused SSD-to-GPU
P2P DMA
File Userspace DMA
Buffer (RAM)
Device Memory
(GPU)
CUDA API
(userspace)
cuMemcpyHtoDAsync

ベンチマーク (1/3) – 測定環境
CPU2CPU1
SSD
x2
Tesla
K80
GPU
Tesla
K20
GPU
(未使用)
▌サーバスペック／SW構成
 Model: DELL PowerEdge R730
 CPU: Xeon E5-2670v3 (12C, 2.3GHz) x2
 RAM: 384GB (うち128GBのみ使用)
 HDD: SAS 300GB x8 (RAID5)
 OS: CentOS7.2 (3.10.0-327.el7)
 SW: CUDA 7.5.17
NVIDIA driver 352.99
PostgreSQL 9.6.1
PG-Strom v2.0devel
▌GPUスペック
 NVIDIA Tesla K80
 2x 2496 CUDA cores (560MHz)
 2x 12GB GDDR5 RAM (240GB/s)
▌SSDスペック
 Intel SSD 750 (400GB) x2
 Interface: PCIe 3.0 x4 (NVMe 1.2)
 Max SeqRead: 2.2GB/s

ベンチマーク (2/3) – Star Schema Benchmark
■ クエリ例
SELECT sum(lo_revenue), d_year, p_brand1
FROM lineorder, date1, part, supplier
WHERE lo_orderdate = d_datekey
AND lo_partkey = p_partkey
AND lo_suppkey = s_suppkey
AND p_category = 'MFGR#12‘
AND s_region = 'AMERICA‘
GROUP BY d_year, p_brand1
ORDER BY d_year, p_brand1;
customer
1200万件
(1.6GB)
date1
2500件
(400KB)
part
180万件
(206MB)
supplier
400万件
(528MB)
lineorder
24億件
(351GB)
Scan (WHERE句)、JOIN、GROUP
BYから成る典型的な
集計クエリを実行。
lineorderテーブルのサイズが
物理RAMサイズを越えるため、
ワークロードはI/O中心になる。

ベンチマーク (3/3) – データ集計SQL/処理スループット
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
Q1-1 Q1-2 Q1-3 Q2-1 Q2-2 Q2-3 Q3-1 Q3-2 Q3-3 Q3-4 Q4-1 Q4-2 Q4-3
クエリ処理スループット[MB/s]
PostgreSQL SSDx1 PostgreSQL SSDx2 PG-Strom SSDx1 PG-Strom SSDx2
 DBサイズ353GBに対し、WHERE句、JOIN、集約/GROUP BY処理を実行。I/Oが支配的なワークロード。
 SSD2枚のケース：PostgreSQLは1.6GB/s程度で頭打ちだが、PG-Stromは現状でも3.8GB/sの処理能力を達成。
SSDドライバやSQL実装の改善で、処理スループットの理論限界値 (SSD2枚で 4.4GB/s)を目指す。
 HW) CPU: Xeon E5-2670v3, GPU: NVIDIA Tesla K80, RAM: 128GB, SSD: Intel SSD 750(400GB) x2
 SW) OS: CentOS7, CUDA7.5, PostgreSQL 9.6.1, PG-Strom 2.0devel
SSD x1枚構成の
理論限界値 [2.2GB/s]
SSD x2枚構成の
理論限界値 [4.4GB/s]
調査中

従来機能の拡張 (1/3) – GpuJoin
Inner
relation
Outer
relation
Inner
relation
Outer
relation
Hash table Hash table
Next Step Next Step
CPU側は
結果行を参照
するだけ。
CPUによる
ハッシュ表探索
CPUによる
結果行生成
GPUによる
結果行生成
GPUによる
並列Hash表探索
HashJoin by CPU GpuHashJoin
SSD-to-GPU
P2P DMAを
適用
UPDATE

GpuPreAgg
従来機能の拡張 (2/3) – GpuPreAgg
Aggregation by CPU Aggregation with GPU
Relation Relation
Aggregation
Aggregation
1st Step:
Parallel Hash
Reduction
2nd Step:
Atomic Merge
100万行
の読出し
CPUで100
万行を処
理
より少な
い行数
GpuPreAgg:
CPUで処理すべき行数を削減
中間結果
SSD-to-GPU
P2P DMAを適用
UPDATE

従来機能の拡張 (3/3) – EXPLAINで確認
nvme=# EXPLAIN
SELECT sum(lo_extendedprice*lo_discount) as revenue
FROM lineorder,date1
WHERE lo_orderdate = d_datekey
AND d_year = 1993
AND lo_discount BETWEEN 1 AND 3
AND lo_quantity < 25;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=32629401.85..32629401.86 rows=1 width=32)
-> Custom Scan (GpuPreAgg) (cost=32629397.25..32629400.31 rows=204 width=32)
Reduction: NoGroup
GPU Projection: pgstrom.psum((lo_extendedprice * lo_discount))
Features: outer-bulk-exec, output-slot-format
-> Custom Scan (GpuJoin) on lineorder (cost=6569.11..32597251.98 rows=45032443 width=10)
GPU Projection: lineorder.lo_extendedprice, lineorder.lo_discount
Outer Scan: lineorder (cost=6715.83..35072613.81 rows=315350477 width=14)
Outer Scan Filter: ((lo_discount >= '1'::numeric) AND
(lo_discount <= '3'::numeric) AND
(lo_quantity < '25'::numeric))
Depth 1: GpuHashJoin (nrows 315350477...45032443)
HashKeys: lineorder.lo_orderdate
JoinQuals: (lineorder.lo_orderdate = date1.d_datekey)
KDS-Hash (size: 0B, nbatched: 1)
Features: output-row-format, nvme-strom
-> Seq Scan on date1 (cost=0.00..78.95 rows=365 width=4)
Filter: (d_year = 1993)
(16 rows)
UPDATE

PG-Strom v2.0 開発状況
•GPUデバイスメモリのホストマッピングと、SSD-to-GPU P2P DMA要求の発行
① NVMe-Strom: 基本機能の実証
•PostgreSQL v9.6のCPU並列 (Partial Scan) 対応
•GpuScanへのNVMe-Stromモードの追加
② PG-Strom: GpuScan + NVMe-Stromの統合
•PostgreSQL v9.6の新オプティマイザへの対応
•GpuJoin/GpuPreAggの直接スキャンモードでのNVMe-Stromの使用
③ PG-Strom: JOIN/GROUP BY対応
•ソフトウェアRAID-0区画に対するストライピングREAD機能のサポート
④ NVMe-Strom: MD RAID-0対応
•テスト、テスト、デバッグ、改善、、、
⑤ 品質改善・安定化 / Quality improvement and stabilization
⑥ PG-Strom v2.0!! （2017/2Q～3Q）
現在のステータス

【関連機能】 BRINインデックス対応
▌BRIN ... Block Range Index
 一定範囲のブロック(8KB x 128個)における、対象列の最大値／最小値を記録するインデックス
 検索条件にマッチしない事が明らかなブロックを読み飛ばす事ができる。
 インデックスサイズが小さく、時系列データの格納に適したインデックス。
 RAM/SSD～GPU間のデータ転送量を削減する事ができる。
時系列データ
データの発生した時刻順にレコードがINSERTされるため、
タイムスタンプが近いレコードは、物理的に近しい位置に
格納されるという特徴を持つ。
BRIN インデックス
条件句：
WHERE ymd BETWEEN ‘2016-01-01’
AND ‘2016-12-31’
False
True
True
True
False
min: ‘2015-01-01’
max: ‘2015-09-30’
min: ‘2015-10-01’
max: ‘2016-03-15’
min: ‘2016-03-15’
max: ‘2016-07-31’
min: ‘2016-08-01’
max: ‘2017-02-01’
min: ‘2017-02-01’
max: ‘2017-05-15’
必要最小限のデータだけをGPUに転送
タイムスタンプ+αの条件句を並列に評価する。
v2.0

【関連機能】 CPU+GPUハイブリッド並列
▌PostgreSQL v9.6以降で対応したパラレルクエリの応用
 各ワーカープロセスがそれぞれにGPUを使用する。
▌GPUへのデータ供給レートの向上と、結果的にマルチGPUへの対応も可能に。
Parallel
SeqScan
GpuPreAgg
Gather
Background Worker
Parallel
SeqScan
GpuPreAgg
Parallel
SeqScan
GpuPreAgg
Finalize
Aggregate
テーブル
中間集計中間集計中間集計
最終結果
GPUによるGROUP BY、
集約演算の実行
～1億行
～100行
v2.0

目指すべきソリューション (1/3)
PCIe x8
接続SSD x2
NVIDIA
Tesla P40
CPU
RAM
DMI
SSD-1
SSD-2
GPU
1Uラックサーバあたり max 10GB/sec のデータ処理能力を目指す
PCI-E
ハードウェアブロック図
ソフトウェアスタック
Red Hat Enterprise Linux 7.3,
CentOS 7.3, Ubuntu 16.04
NVMe-Strom
CUDA 8.0
PostgreSQL
v9.6
PG-Strom 2.0
ユーザアプリケーション
標準SQLインターフェース

PCIe x16
接続SSD x5
NVIDIA
Tesla P40 x5
ハードウェアブロック図
DMI
GPU-1
PCI-SW
PCI-SW
QPIx2
GPU-2
GPU-4
GPU-5
SSD-1
SSD-2
SSD-3
SSD-4
SSD-5
GPU-3
RAM
RAM
CPU 1
CPU 2
PCIe x16
x2 slot
PCIe
96lane
PCIe
96lane
DWH専用機とも対抗可能なデータ処理能力？

PCIe x8
接続SSD x2
NVIDIA
Tesla P40
PostgreSQLのスケールアウト型ソリューションとの組合せ？

まとめ
▌In-database Analytics (技術的な) 課題
 アルゴリズム
 プロセッサ
 ストレージ  本日のトピック
▌NVMe-Stom
 コンセプト：
GPUでのSQL処理とGPUDirect RDMA機能の組合せにより、
ストレージブロックをCPU/RAMへロードするより前にデータ量を削減する。
CPUが捌かねばならないデータ量/レコード数を減らす。
 プロトタイプ性能値：
NVMe-SSD (SeqRead 2.2GB/s) x2台のmd-raid0構成で、
既にクエリ処理スループット3.8GB/sまで達成。
当面の目標は、単体ノード10GB/s級スループットの実現
 対応ワークロード：
WHERE句、JOIN、集約関数/GROUP BY

Resources
▌Repository
 https://github.com/pg-strom/devel
 https://github.com/pg-strom/nvme-strom
▌Documentation
 http://strom.kaigai.gr.jp/manual.html
▌Ask me
 Tw: @kkaigai
 E-mail: kaigai@kaigai.gr.jp

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