Увеличение быстродействия операций в СУБД с помощью аппаратных ускорителей FPGA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье выполнен обзор способа ускорения операций обработки данных в СУБД с помощью FPGA. Выполнен обзор возможностей FPGA, архитектур использования FPGA, рассмотрены практические примеры использования FPGA. Определены достоинства и недостатки применения FPGA. Отмечен ряд проблем и альтернативных технологий, которые существенно затормозили применение FPGA в промышленных СУБД и системах хранения данных. Применение FPGA для ускорения обработки данных в СУБД, можно утверждать, что подход позволяет ускорять операции в БД, связанные с обработкой запросов, сжатием и шифрованием данных, параллельной обработки данных. Однако, применение FPGA также усложняет систему в целом, не позволяет гибко и быстро перенастраивать функциональные возможности системы, увеличивает общую стоимость владения. В дальнейших исследованиях планируется рассмотреть альтернативные технологии ускорения операций обработки данных.

Об авторах

А. В. Соловьев

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: soloviev@isa.ru
Главный научный сотрудник, доктор технических наук г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Alcaín E., Fernández P.R., Nieto R., Montemayor A.S., Vilas J., Galiana-Bordera A., Martinez-Girones P.M., Prieto-de-la-Lastra,C., Rodriguez-Vila B., Bonet M., Rodriguez-Sanchez C. Hardware Architectures for Real-Time Medical Imaging // Electronics, 10(24): 3118, 2021. doi: 10.3390/electronics10243118. ISSN 2079-9292.
  2. Nagornov N.N., Lyakhov P.A., Valueva M.V., Bergerman M.V. RNS-Based FPGA Accelerators for High-Quality 3D Medical Image Wavelet Processing Using Scaled Filter Coefficients // IEEE Access, 10: 19215–19231, 2022. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151361. ISSN 2169-3536.
  3. Huffmire T., Brotherton B., Sherwood T., Kastner R., Levin T., Nguyen T.D., Irvine C. Managing Security in FPGA-Based Embedded Systems // IEEE Design & Test of Computers, 25 (6): 590–598, 2008. doi: 10.1109/MDT.2008.166.
  4. Babaei A., Schiele G., Zohner M. Reconfigurable Security Architecture (RESA) Based on PUF for FPGA-Based IoT Devices // Sensors, 22(15): 5577, 2022. doi: 10.3390/s22155577. ISSN 1424-8220.
  5. Simpson P.A. FPGA Design, Best Practices for Team Based Reuse, 2nd edition. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2015. ISBN 978-3-319-17924-7.
  6. Как работает FPGA? : RUVDS.com, habr. URL: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/736060/. Дата публикации: 18.05.2023.
  7. Fang J., Mulder Y.T.B., Hidders J. et al. In-memory database acceleration on FPGAs: a survey. The VLDB Journal 29, 33–59, 2020. https://doi.org/10.1007/s00778-019-00581-w.
  8. Волков Д., Николаенко А. На пути к «железным» СУБД // Открытые системы. СУБД, №02, 2019 : OSP. URL: https://www.osp.ru/os/2019/02/13054946. Дата публикации: 19.05.2019.
  9. Chen S., Chen Y., Wang Z., Qin W., Zhang J., Nand H., Zhang J., Li J., Zhang X., Liang X., Xu M. Efficient sequencing data compression and FPGA acceleration based on a two-step framework. Front. Genet., 14: 1260531, 2023. doi: 10.3389/fgene.2023.1260531.
  10. Lu A., Fang Z. SQL2FPGA: Automatic Acceleration of SQL Query Processing on Modern CPU-FPGA Platforms. 2023 IEEE 31st Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM), Marina Del Rey, CA, USA, 184-194, 2023. doi: 10.1109/FCCM57271.2023.00028.
  11. Owaida M., Sidler D., Kara K., Alonso G. Centaur: A Framework for Hybrid CPU-FPGA Databases. 2017 IEEE 25th Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM), Napa, CA, 211-218, 2017. doi: 10.1109/FCCM.2017.37.
  12. Wei X. Sailfish: Exploring Heterogeneous Query Acceleration on Discrete CPU-FPGA Architecture. IEEE 39th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW), Anaheim, CA, USA, 198-204, 2023. doi: 10.1109/ICDEW58674.2023.00036.
  13. Хасанов В. Ускорение обработки данных 1С на FPGA-ускорителях Xilinx Alveo : rutube. URL: https://rutube.ru/video/c246d709685406649e-5730c23a95e416/. Дата публикации: 2021.
  14. Oikawa S. Operating System Framework for Transparent Execution on a CPU and FPGA. 2021 IEEE/ACIS 19th International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA), Kanazawa, Japan, 97-101, 2021. doi: 10.1109/SERA51205.2021.9509041.
  15. Amazon throws SSDs, FPGAs, Nitro chips at Redshift with "AQUA" : TheStack. URL: https://www.thestack.technology/aws-aqua-redshift-ga/. Дата публикации: 15.04.2021.
  16. Intelligent self-processing for the era of big data. SmartSSD : Samsung. URL: https://semiconductor.samsung.com/emea/ssd/smart-ssd/ (дата обращения: 26.04.2025).
  17. SmartSSD® Computational Storage Drive : AMD. URL: https://www.amd.com/content/dam/xilinx/publications/product-briefs/xilinx-smartssd-computational-storage-drive-product-brief.pdf (дата обращения: 26.04.2025).
  18. Samsung представила SmartSSD второго поколения на базе процессоров AMD : overclockers. URL: https://overclockers.ru/blog/TechRanch/show/71223/samsung-predstavila-smartssd-vtorogo-pokoleniya-na-baze-processorov-amd. Дата публикации: 22.07.2022.
  19. Feng J., Li Z., Chen Q. Towards Exploratory Query Optimization for Template-Based SQL Workloads. 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering (ICDE), Utrecht, Netherlands, 151-164, 2024. doi: 10.1109/ICDE60146.2024.00019.
  20. Chen T., Gao J., Tu Y., Xu M. GLO: Towards Generalized Learned Query Optimization. 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering (ICDE), Utrecht, Netherlands, 4843-4855, 2024. doi: 10.1109/ICDE60146.2024.00368.
  21. Fang J. Database Acceleration on FPGAs. Dissertation (TU Delft), Delft University of Technology, 2019. https://doi.org/10.4233/uuid:84dfc577-ca6f-43ea-9b24-4dc160c103f5.
  22. Практическое применение сервера с FPGA. Блог компании Selectel : habr. URL: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/565190/. Дата публикации: 10.07.2021.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».