Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2021-01-18 |
タイトル |
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タイトル |
FPGA を用いたデータベースクエリ処理の高速化 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Acceleration of Database Query Processing Using FPGA |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
FPGA応用 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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電気通信大学 大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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TIS 株式会社 |
著者所属 |
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電気通信大学 大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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電気通信大学 大学院情報理工学研究科 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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en |
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TIS Inc. |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者名 |
尾作, 洋彦
吉見, 真聡
策力, 木格
吉永, 努
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著者名(英) |
Hirohiko, Ozaku
Masato, Yoshimi
Celimuge, Wu
Tsutomu, Yoshinaga
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ビッグデータ解析は演算あたりのデータ量が多く,主記憶へのデータ転送がボトルネックになりやすい.そこで,FPGA で構成した専用ハードウェアを主記憶と二次記憶の間に配置し,データの間引きや前処理を行い,主記憶へ転送するデータ量を削減する仕組みが研究されている.著者らの研究グループでは,ビックデータ解析のためにストレージやネットワークからホストの主記憶などへデータを転送する経路上で演算を行う In-datapath Computing を開発している.In-datapath Computing を用いて,フラッシュストレージからのデータ転送経路上で,クエリに応じた集約演算を実行する専用ハードウェアを試作した.Impala を用いた In-datapath Computing を用いない分散処理ソフトウェア実行と比較し,オンライン分析処理のベンチマーク TPC-H のクエリ 3 について約 10 倍の実行速度が得られた. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
A bottleneck of Big data analysis is a time to transfer large amount of data to the main memory from the storage. The data transfer time occupies quite a percentage of the turnaround time due to an unbalanced rate between data transfer and computation. In order to accelerate computational time by reducing data, a mechanism installing hardware such as FPGA is expected to reduce the volume of data prior to loading to the main memory. Our research group utilizes in-datapath computing, which is a on-the-fly computation for stream data from the storage and network input to the main memory of a host machine. This paper reports an FPGA-based acceleration of aggregation query processing using the in-datapath Computing. We developed a dedicated query processing hardware on an FPGA. In addition, we confirmed that the computational speed of a On-Line Analytical Processing benchmark Query 3 is accelerated about 10 times compared to Impala, which is a distributed query engine. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10096105 |
書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)
巻 2021-ARC-243,
号 17,
p. 1-6,
発行日 2021-01-18
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8574 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |