GPU 성능을 활용한 향상된 OLTP: 동시성 제어 체계에 대한 연구

지난 10년 동안 성능이 크게 향상된 GPU는 온라인 분석 처리(OLAP) 작업을 가속화할 수 있는 능력을 입증했습니다. 반면, GPU 가속 온라인 거래 처리(OLTP) 운영 분야에서는 과거에 GPU가 OLTP에 적합하지 않다고 일반적으로 믿어졌기 때문에 여전히 큰 격차가 존재합니다. 그러나 대량의 병렬 처리와 높은 메모리 대역폭으로 인해 GPU는 수천 개의 거래를 동시에 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. OLTP 시스템의 구성 요소 중에서 동시성 제어(CC) 체계는 거래 처리 성능에 큰 영향을 미치며, CPU와 GPU 간의 하드웨어 아키텍처 차이로 인해 GPU에서 다르게 동작할 수 있습니다. 본 논문에서는 GPU에서의 CC 체계를 위해 첫 번째 테스트 베드 gCCTB를 설계하고 구축하며, gCCTB에 대한 8개의 CC 체계를 구현합니다. 이 체계에는 CPU를 위해 이전에 설계된 6개의 일반적인 체계와 GPU를 위해 설계된 2개의 체계가 포함됩니다. 그런 다음 GPU에서 YCSB 및 TPC-C 벤치마크와 여러 실행 매개변수를 통해 이러한 CC 체계에 대한 포괄적인 평가를 수행합니다. 우리의 테스트 베드에서 축적된 경험은 연구자와 엔지니어가 새로운 GPU 가속 OLTP 시스템을 설계하고 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더욱이, 평가 결과는 GPU에서의 높은 성능 CC 체계 연구 방향에 대한 통찰을 제공합니다.