GPU データベースベンダーの SQream は、GPU にリンクされた IBM の POWER9 CPU を x86 プロセッサーではなく使用すると、同社の DB の実行速度が最大 150 パーセント向上すると述べています。
SQream の大きなアイデアは、反復的なデータ ウェアハウス ルーチンを、数が限られた CPU コアではなく GPU で実行し、AI と機械学習による GPU アクセラレーションのメリットを、従来のデータ ウェアハウスの世界にもたらすことです。
同社はBig Blueと協力し、NVIDIA GPUを搭載したIBMのPOWER9サーバー（AC922と推定）のサポートを行ってきました。NVIDIA GPUを搭載したx86サーバーとは異なり、IBMシステムはGPUとCPUの両方をNVIDIAのNVLinkで相互接続しています。これにより、POWER9サーバーは、同じGPUを搭載したx86サーバーと比較して最大150%高速化しました。
GPU をデータベースのドライバーの席に置く
ネットワーク オペレータが以前に実行した比較テスト (PDF) では、SQream は、データ ウェアハウス データを処理する従来の超並列プロセッサ システム (MPP) と、GPU カードを搭載した X86 HPE ProLiant を比較しました。
このテストでは、5つのフルラックに40台のコンピューティングノードを搭載した通信事業者の既存のMPPデータウェアハウスと、NVIDIA Teslaカードを搭載したHPE DL380 Gen 9サーバーを比較しました。テストでは、CDR（通話データ記録）と顧客プロファイルや顧客登録製品などのCDR以外のデータを含む、1週間あたり1.6TBのデータ（数か月分）を分析しました。
あるテスト実行では、10段階のレポートが生成されました。13の異なるテーブルからデータをクエリし、それらを単一の結果テーブルに統合して、顧客ごとにセグメント化された主要な利用場所を特定しました。レポートでは、ウィンドウ関数などの高度なSQL機能が使用されました。
SQreamホワイトペーパーの表
MPP システムではこのクエリを実行するのに 2.48 時間かかりましたが、Tesla GPU を搭載した退屈な古い ProLiant では 18 倍速く実行され、8 分 16 秒で完了しました。
これは、x86 コアではなく GPU コアがデータを処理するときに発生します。
x86 コアを Big Blue の POWER9 に変更すると、データの処理速度がさらに速くなるようです。
GPU 駆動データベース領域全体が新しいものであり、主流のデータ ウェアハウス サプライヤーのいずれもこの領域にまだ製品を提供していないことは注目に値します。
SQreamは2010年に設立され、総資金調達額は2,640万ドルで、今年初めには1,900万ドルを調達した。この資金は、ビジネスインフラと製品技術の開発に使用された。
このスタートアップは、10月4日にアムステルダムで開催されるOpenPOWER Foundation Summitの「大規模データ分析の課題への取り組み」と題するセッションで詳細を説明する予定です。®
