Den explosiva tillväxten i digitala data och dess växande roll i beslutsstöd i realtid motiverar utformningen av högpresterande databashanteringssystem (DBMS). Samtidigt har avmattningen i matningsspänningsskalning hämmat förbättringar i kärnprestandan och lett till en era av kraftbegränsade marker. Denna utveckling motiverar utformningen av DBMS acceleratorer som (a) maximerar nyttan genom att påskynda den dominerande verksamheten, och (b) ger flexibilitet i valet av DBMS, datalayout och datatyper. Vi studerar data analytics arbetsbelastningar på samtida minnesdatabaser och finner hashindexlookups vara den största enskilda bidragsgivaren till den totala genomförandetiden. Den kritiska vägen i hash index lookups består av ALU-intensiva nyckel hashing följt av pekare som jagar genom en nod lista. Baserat på dessa observationer, introducerar vi Widx, en on-chip accelerator för databas hash index lookups, som uppnår både hög prestanda och flexibilitet genom att (1) frikoppla nyckel hashing från listan traversal, och (2) bearbeta flera nycklar parallellt på en uppsättning programmerbara walker enheter. Widx minskar designkostnaderna och komplexiteten genom sin täta integration med en konventionell kärna, vilket eliminerar behovet av en dedikerad TLB och cache. En utvärdering av Widx på en uppsättning moderna data analytics arbetsbelastningar (TPC-H, TPC-DS) med full systemsimulering visar en genomsnittlig hastighetsökning på 3,1x över en aggressiv OoO-kärna vid hashbordsoperationer i bulk, samtidigt som OoO-kärnenergin minskas med 83 %.
Widx REF, i synnerhet, är en sådan on-chip accelerator för hash index uppslagningar i huvudminnesdatabaser.
Meet the walkers: accelerating index traversals for in-memory databases
{'venue': 'MICRO-46', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}