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CUDA를 활용한 병렬 $B^+$-트리 벌크로드 기법
A Parallel Bulk Loading Method for $B^+$-Tree Using CUDA 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.16 no.6, 2010년, pp.707 - 711  

성주호 (명지대학교 컴퓨터공학과) ,  이윤우 (명지대학교 컴퓨터공학과) ,  한아 (명지대학교 컴퓨터공학과) ,  최원익 (인하대학교 정보통신공학과) ,  권동섭 (명지대학교 컴퓨터공학과)

초록
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대부분의 관계형 데이터베이스 시스템은 대량의 키 값을 효율적으로 검색하고 관리하기 위하여 $B^+$-트리 기반의 인덱스 구조를 사용하며, $B^+$-트리를 효율적으로 생성하기 위해 일반적으로 상향식 벌크로드 기법을 사용한다. 비록 벌크로드 기법이 키를 하나씩 삽입하여 인덱스를 생성하는 방식보다 효율적이긴 하지만, 데이터가 클 경우 전체 데이터를 정렬해야하기 때문에 많은 시간을 필요로 한다. 벌크로드 기법의 성능을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 NDIVIA에서 제공하는 병렬 컴퓨팅 아키텍쳐인 CUDA를 활용한 GPU 기반의 효율적인 $B^+$-트리 병렬 벌크로드 기법을 제안한다. 제안하는 병렬 벌크로드 기법의 성능을 증명하기 위하여 실험을 수행한 결과, 기존 CPU 벌크로드 방법보다 약 70% 이상 성능이 향상됨을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Most relational database systems provide $B^+$-trees as their main index structures, and use bulk-loading techniques for creating new $B^+$-trees on existing data from scratch. Although bulk loadings are more effective than inserting keys one by one, they are still time-consumi...

주제어

#$B^+$-트리   #벌크로드  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 비록 벌크로드 기법이 키를 하나씩 입력하는 방법에 비하여 효율적이긴 하지만, 많은 양의 데이터를 처리하는 경우 전체 시스템성능에 큰 영향을 미치므로 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 B*- 트리의 벌크로드 성능을 향상시키기 위하여 GPU를 활용한 병렬 벌크로드 기법을 제안한다. 기존 벌크로드 기법을 분석한 결과 데이터를 정렬하는 부분이 병목구간이 됨을 확인하고, 이 부분을 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 플랫폼을 활용하여병렬화하였으며 실험 결과 데이터가 많은 경우 최대 70% 이상 성능이 향상됨을 확인하였다.
  • 본 논문은 B*- 트리의 벌크로드 기법의 성능을 향상시키기 위하여 CUDA를 활용한 병렬 B*- 트리 벌크로드기법을 제안한다. 기존 벌크로드 기법의 분석 결과 대량의 데이터의 경우 데이터를 정렬하는 부분이 전체 벌크로드 수행 시간의 대부분을 차지하는 것으로 나타나, 본논문에서는 데이터 정렬과정을 CUDA를 활용하여 병렬화한 기법을 제안한다.

가설 설정

  • 이용한 병렬 기수정렬 과정을 보여준다. 이때, 4개의쓰레드를 하나의 블록으로 가정하여, 총 2개의 쓰레드블록이 생성되었다. 쓰레드 블록이란, 쓰레드들의 집합으로써 GPU에서 동시에 실행되는 병렬처리 단위를 말한다.
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참고문헌 (9)

  1. NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture), http://www.nvidia.com/object/cuda _home.html 

  2. Comer, D., "The Ubiquitous B-Trees," ACM : Computing Surveys, vol.11, no.2, pp.121-137, 1972. 

  3. 김상욱, 황환규, 황규영, "B+ 트리를 위한 벌크 로드 알고리즘", 한국정보과학회 학술발표논문집, 제22권 제2호(A), pp.243-246, 1995. 

  4. Sun, C., Agrawal, D. and El-Abbadi, A., "Hardware acceleration for spatial selections and joins," Proc. of the 2003 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp.455-466, 2003. 

  5. Govindaraju, N., Lloyd, B., Wang, W., Lin, M. and Manocha, D., "Fast computation of database operations using graphics processors," Proc. of the 2004 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp.206-217, 2004. 

  6. Yang, K., He, B., Fang, R., Lu, M., Govindaraju, N., Luo, Q., Sander, P. and Shi, J., "In-memory grid files on graphics processors," Proc. of the 3rd International Workshop on Data Management on New Hardware, pp.1-7, 2007. 

  7. He, B., Yang, K., Fang, R., Lu, M., Govindaraju, N., Luo, Q. and Sander, P., "Relational joins on graphics processors," Proc. of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp.511-524, 2008. 

  8. Fang, W., Lu, M., Xiao, X., He, B. and Luo, Q., "Frequent itemset mining on graphics processors," Proc. of the 5th International Workshop on Data Management on New Hardware, pp.34-42, 2009. 

  9. Satish, N., Harris, M. and Garland, M., "Designing Efficient Sorting Algorithms for Manycore GPUs," Proc. of the 2009 IEEE International Symposium on Parallel&Distributed Processing, pp.1-10, 2009. 

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