A GPU operations framework for WattDB

Abstract

O aumento do consumo produção de energia elétrica tornou-se um dos principais problemas da humanidade nas últimas décadas. A eficiência energética pode ajudar a economizar energia. GPUs são um exemplo de hardware altamente eficientes em termos energéticos. No entanto, a eficiência energética não é suficiente, a proporcionalidade energética é necessária. O objetivo deste trabalho é criar uma plataforma completa que permite a execução de operadores em GPU para um sistema de gerência de banco de dados proporcionalmente energético, o WattBD, e também um operador de ordenamento em GPU para provar que essa nova plataforma funciona. Uma abordagem diferente para integrar a GPU no banco de dados foi utilizada. As soluções existentes para este problema tem como objetivo otimizar áreas específicas do sistema de gerência de banco de dados, ou fornecem extensões para a linguagem SQL que permitem especificar manualmente operações em GPU, resultando em pouca flexibilidade para otimizar todas as operações de banco de dados, ou garantir a transparência da execução em GPU para o usuário. Esse framework difere de estratégias existentes por manipular a criação e inserção de operadores em GPU diretamente no plano de execução, permitindo um framework mais flexível e transparente para integrar os novos operadores de GPU. Resultados mostram que este framwork possibilitou o desenvolvimento um operador em GPU de forma fácil. Acreditamos que este framework irá permitir uma nova abordagem para integrar GPUs em bases de dados existentes e, portanto, alcançar maior eficiência energética em sistemas de gerência de banco de dados.

In the last decades, rising energy consumption and production became one of the main problems of humanity. Energy efficiency can help save energy. GPUs are an example of highly energy-efficient hardware. However, energy efficiency is not enough, energy proportionality is needed. The objective of this work is to create an entire platform that allows execution of GPU operators in an energy proportional DBMS, WattBD, and also a GPU Sort operator to prove that this new platform works. A different approach to integrate the GPU into the database has been used. Existing solutions to this problem aims to optimize specific areas of the DBMS, or provides extensions to the SQL language to specify GPU operation, thus, lacking flexibility to optimize all database operations, or provide transparency of the GPU execution to the user. This framework differs from existing strategies manipulating the creation and insertion of GPU operators directly into the query plan tree, allowing a more flexible and transparent framework to integrate new GPU-enabled operators. Results show that it was possible to easily develop a GPU sort operator with this framework. We believe that this framework will allow a new approach to integrate GPUs into existing databases, and therefore achieve more energy efficient DBMS.