Aplicando o poder de uma GPU noSQL Server

Aplicando o poder de uma GPU no
SQL Server
Msc. Mauro Pichiliani (@pichiliani)
pichiliani@uol.com.br

Sobre mim
 Mestre e doutorando em computação pelo ITA

 Escritor da SQL Magazine, Fórum Access, Java
Magazine, SQLServerCentral.com e outras

 Colaborador do iMasters há 10 anos

 Co-autor do @databasecast

 Foco em diversos bancos de dados

3 | 26/11/2011 |

Roteiro

 Uso de processamento
 GPU? Que bicho é esse?
 Processamento paralelo e aplicações
 O mercado
 Como utilizar uma GPU no SQL Server
 #comofaz
 Conclusão

4 | 26/11/2011 |

Uso de processamento no servidor

Prioridades de um servidor de aplicação

5 | 26/11/2011 |

Uso de processamento no banco

Prioridades de um servidor de banco de dados

6 | 26/11/2011 |

Por que a diferença?
 No servidor de aplicação:
 Processamento do código fonte
 Processamento de requisições (Threads, Http)
 Gerenciamento de máquinas virtuais

 No servidor de banco de dados:
 Acesso sequencial a tabelas com muitos dados
 Uso de índice causando IO randômico
 Plano de execução e operadores imprevisíveis
 Grande movimentação de dados para relatórios

7 | 26/11/2011 |

Então…

Por que utilizar GPU no SQL Server?

8 | 26/11/2011 |

GPU? Que bicho é esse? - Jogos
 GPU = Graphics Processing Unit
 Circuito próprio para manipulação paralela de operações gráficas e
instruções x86 (GPGPU)
 Não trabalha sozinha: requer um processador
 O preço é acessível
 Avanços vem da área de entretenimento (games, filmes e séries)

9 | 26/11/2011 |

GPU? Que bicho é esse? - Placas
 Atualmente a GPU é representada por uma
placa dedicada (desktop ou notebook)

Geoforce GTX 580
Radeon HD 6990
3072 MB GDDR5
4 GB GDDR5
2.46* TFLOPS Single Precision
5.1 TFLOPS Single Precision
327 GB/s – 1024 Cuda cores
320 GB/s – 3072 Strem Processors

10 | 26/11/2011 |

GPU? Que bicho é esse? - Servidor
 Há soluções para servidor e SDK (CUDA)

11 | 26/11/2011 |

Processamento paralelo - HPC
 O uso de GPU requer conhecimento de processamento paralelo (área HPC)
 Maior parte do hardware TOP500 (http://www.top500.org/) usa GPU
 Para lembrar:
 1 megaflop = 1 milhão de flops = 10^6 operações p.f. por segundo;
 1 gigaflop = 1 bilhão de flops = 10^9 operações p.f. por segundo;
 1 teraflop = 1 trilhão de flops = 10^12 operações p.f. por segundo;
 1 petaflop = 1 quatrilhão de flops = 10^15 operações p.f. por segundo.

 Um processador topo de linha para servidores fica em torno de 50~70 GFLOPS
 Nota: em geral no máximo 10% disso é utilizado
 Paralelismo é tradicionamento aplicado em:
 Jogos
 Simulações
 Construção de modelos
 Renderização
 Segurança (força bruta)

12 | 26/11/2011 |

Processamento paralelo - Processador
 Não é raro mudanças no processador para melhorar
desempenho específico:
 Inclusão de instruções MMX para suporte a multimídia
 Integração da plataforma de 64 bits
 Instruções específicas para melhoria da virtualização

 Há também a possibilidade de criação de um chip
customizado com FPGA (field-programmable gate
arrays)

 Que tal um SQL Chip?

13 | 26/11/2011 |

O mercado
 Pesquisas da área acadêmica abordam desde 2004 o uso de
GPU com banco de dados

 Oracle apostando no Exadata

 IBM usando muito CUDA e preenchendo patentes

 Comunidade de software livre experimentando GPU
(PostgreSQL e mongoDB)

 Amazon fornecendo instâncias do EC2 com GPU

 Microsoft ainda não fez nenhum anúncio

14 | 26/11/2011 |

Como utilizar uma GPU no SQL Server
 Trabalhar com GPU exige conhecimento da arquitetura

 Modelo de transferência de dados entre memória da
GPU e o processador

 Detalhes do SDK (CUDA usa C/C++)

 Conceitos: funções de textura, kernel, OpenCL, SIMD

15 | 26/11/2011 |

Hello World com CUDA (em C)
// Hello World using CUDA // Host function
int
#include <cuda.h> main(int argc, char** argv) // invoke the kernel
{
#include <stdio.h> int i; helloWorld<<< dimGrid, dimBlock
>>>(d_str);
// Prototypes // desired output
__global__ void helloWorld(char*); char str[] = "Hello World!";
// retrieve the results from the device
// mangle contents of output cudaMemcpy(str, d_str, size,
// the null character is left intact for cudaMemcpyDeviceToHost);
// Device kernel simplicity
__global__ void for(i = 0; i < 12; i++)
str[i] -= i; // free up the allocated memory
helloWorld(char* str) // on the device
{ // allocate memory on the device cudaFree(d_str);
// determine where in the thread grid char *d_str;
size_t size = sizeof(str);
// we are cudaMalloc((void**)&d_str, size); // everyone's favorite part
printf("%sn", str);
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + // copy the string to the device
cudaMemcpy(d_str, str, size,
threadIdx.x; cudaMemcpyHostToDevice); return 0;
}
// unmangle output // set the grid and block sizes
str[idx] += idx; dim3 dimGrid(2); //one block p/ word
} dim3 dimBlock(6); //one thread p/ char.

16 | 26/11/2011 |

Voltando um pouco…
 Antes de programar para GPU veja se o problema é adequado

 Exemplos comuns:
 Multiplicação de matrix
 Tarefas de mineração de dados/previsões
 Compactação
 Pocessamento numérico intenso
 Uso de muitos loops aninhados
 Algoritmo para geoposicionamento (manipulação de rotas)

 Porque colocar este processamento no banco de dados?
 É onde os dados estão (geralmente são MUITOS dados)
 Fácil manipulação pelo uso da linguagem SQL
 Todos os recursos do .NET

 Dica geral: faça testes e veja se GPU é melhor para o seu caso/problema

17 | 26/11/2011 |

CUDA no SQL Server – CUDA.NET
 SQL Server permite a chamada de assemblies em .NET
 Duas abordagens para programar CUDA em C#:
1) CUDA.NET (http://www.hoopoe-cloud.com/Solutions/cuda.net)
using GASS.CUDA;

// ...
CUDA cuda = new CUDA(true);

// select first available device (GPU)
cuda.CreateContext(0);

// load binary kernel module (eg. relative to from bin/Debug/)
CUmodule module = cuda.LoadModule("../../mykernel.cubin");

// select function from the module
CUfunction function = cuda.GetModuleFunction(module, "fooFunction");

// execute the function fooFunction() on a GPU
cuda.Launch(function);

18 | 26/11/2011 |

CUDA no SQL Server – CUDAFY.NET
2) CUDAfy .NET SDK(http://www.hybriddsp.com/)

19 | 26/11/2011 |

Sou pobre, #comofaz?
 Não tenho uma CPU e quero aprender, #comofaz?
 Tenha votande e determinação!
 Aprenda outros conceitos de programação paralela (MPI, OpenMP,
SIMD, etc)
 Estude problemas e aprenda o ‘jeito’ de programar paralelo
 Alternativa: use um emulador
http://gpubrasil.com/2009/10/02/instalacao-do-emulador-cuda/
 Outra alternativa: ambiente da CESUP
 Unix+Cluster com GPU Tesla+CUDA
 Monte projeto, converse com professor
 Há possibilidade de conseguir conta de acesso dependendo do
projeto

20 | 26/11/2011 |

Conclusões
 Uso de GPU aliada a CPU fornece muito poder de
processamento
 GPU com banco de dados ainda é incipiente
 Porém há varias possibilidades e oportunidades
 Alguns fornecedores já sairam na frente…
 Uso de GPU não sai ‘de graça’:
 É preciso conhecer programação paralela (e saber
resolver problemas)
 Requer problema específico
 Programação difícil (i.e: você vai sofrer um pouco no
começo)
 Há possibilidade de utilizar CUDA+.NET no SQL Server

21 | 26/11/2011 |

#prontofalei

Perguntas?

22 | 26/11/2011 |

Aplicando o poder de uma GPU noSQL Server

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