作者hn12404988 (Willy)
看板VideoCard
標題[請益] GPU-based SQL 資料庫
時間Thu Aug 4 16:16:32 2016
想請教有沒有人有使用GPU加速SQL速度的經驗
雖然我還沒實作，但以下是我的猜測
（Centos 7, C++, CUDA in C++, MariaDB, CPU八核心）
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程式的執行是由int main開始
接著併發一千個cuda thread, parse 「mysqlcppconn」 lib給每個thread
（mysqlcppconn 是一個mysql寫給C++ lib, mariadb也可用）
每個thread單獨連接mariadb，mariadb不設thread pool，也就是one thread per connection
cuda thread 執行完query, 返回結果給int main
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根據我的猜測，以下這幾點是不是正確的呢？
1. mariadb的query 執行一樣是CPU，不管是直接c++呼叫，還是從一千個cuda thread
2. 根據1, 只是一千個query在CPU一直task switch
另外，上網查GPU-based的SQL, 好像SQLite目前有支援GPU執行
https://www.cs.virginia.edu/~skadron/Papers/bakkum_sqlite_gpgpu10.pdf
http://wscg.zcu.cz/wscg2014/Short%5CK17-full.pdf
我還沒時間仔細看，但直接看結論，似乎SQLite可以真正作到
把「SQLite」包在每個cuda thread，真的是同時執行一千個sql query
而不是還要透過CPU一層
希望可以聽到有經驗的人的分享，謝謝
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1F：推 locklose: DB可以用udf把資料丟到cuda排序 08/04 17:36
2F：推 Litfal: 等你測試@@因為我覺得用in memory DB解決I/O bound或簡化 08/04 20:36
3F：→ Litfal: 改用NOSQL。資料庫bound不太容易在CPU吧 08/04 20:37
4F：推 nick5130: 小弟拙見 參考看看 就我所知,cuda thread計算能力不比 08/04 20:40
5F：→ nick5130: CPU 純粹是靠數量多撐起來的效能，那差別可能像國小跟大 08/04 20:40
6F：→ nick5130: 學生的程度,因為我並不清楚sql query真正在處理什麼 08/04 20:41
7F：→ nick5130: 但是可以預見的應該是很多條件判斷式，這對cuda thread 08/04 20:42
8F：→ nick5130: 來說是很難的事，速度會很慢 我猜應該是這個原因所以做 08/04 20:42
9F：→ nick5130: 的人很少，基本上gpgpu做的運算都是非常簡單的運算才會 08/04 20:43
10F：→ nick5130: 快得起來的 08/04 20:43
11F：→ nick5130: 我會認為如果同時有大量sql squery的需求才做這種研究 08/04 20:44
12F：→ nick5130: 要想透過GPU加速，你可能要先試試看單個cuda thread的 08/04 20:44
13F：→ arrenwu: 我印象中GPGPU能執行的任務有滿大的限制 08/04 20:44
14F：→ nick5130: response time有多久，可以接受再繼續做會好一點 08/04 20:45
15F：→ nick5130: GPGPU另外一個瓶頸在PCI-E的頻寬，除非資料量夠大也夠平 08/04 20:46
16F：→ nick5130: 行化，不然最簡單算上資料從記憶體複製到GPU，在用cuda 08/04 20:47
17F：→ nick5130: thread處理，這時間應該會是一個考量的點 08/04 20:47
18F：→ nick5130: 一點拙見 參考看看 如果有錯誤的地方還請指正 08/04 20:49
19F：→ Litfal: 我跟樓上想法差不多，補充一下，運算都簡單的話代表資料庫 08/04 20:50
20F：→ Litfal: 不複雜，那瓶頸改用NOSQL就能改善很多；複雜的話，GPGPU並 08/04 20:51
21F：→ Litfal: 不會比CPU更適合。所以我很好奇到底哪種情境會適合SQL。 08/04 20:51
謝謝以上的分享，其實我很久以前就有這種想法
但也因為上述的原因，一直找不到情境適合來作
但最近開始在建立伺服器端的「搜尋」系統，其實現在沒多少資料，也是不必要
但假如這是一個上千萬比資料的伺服器（類似Google搜尋）
不知道Google的作法，但目前我是建立一隻「搜尋爬蟲」，反正大家搜尋的內容大部分一樣
先呈現的結果都是已經事先搜尋好的cache給上去而已，不是即時搜尋，即時會太慢
目前想試試看如何加速搜尋爬蟲，從用CPU改成GPU
目前可能想試試看
1.mariadb的被搜尋資料建立在sqlite
2. 看要用哪一種方法切分資料成一千等分
3. 只是很簡單的"select content from table where content like '%apple%'"
情境：『很簡單的query, 但就是資料量很多』
當然現在資料量很少，但想實作看看
※ 編輯: hn12404988 (220.133.16.181), 08/04/2016 23:11:38
22F：推 locklose: 全文檢索？我覺得建metadata可能幫助比較大 08/05 14:30
23F：→ Litfal: 但是你想想，上千萬筆同時被query又沒索引，bound一定是在 08/05 14:34
24F：→ Litfal: Disk而不會是運算單元阿。 08/05 14:35
25F：推 locklose: 我是覺得可以參考SAP HANA full text search 08/05 14:42
26F：→ nick5130: 提一點想法 你提到很簡單的query，但就是資料量很多 08/05 21:36
27F：→ nick5130: 多是多少？比GPU的記憶體還多嗎？如果是的話，會卡PCI-E 08/05 21:37
28F：→ nick5130: 一般GPU最多好像就12GB 應該很容易超過? 08/05 21:37
29F：→ nick5130: 那假設沒超過好了，我依舊認為雖然你認為簡單的操作， 08/05 21:42
30F：→ nick5130: 對CUDA thread來說應該是很難的事 08/05 21:42
31F：→ nick5130: 那如果以上都不考慮，先從簡單的等分資料就可以開始做吧 08/05 22:05