Nutzung der GPU-Leistung für verbessertes OLTP: Eine Studie zu Regelungen der Parallelitätskontrolle Schemata

GPUs, deren Leistung im letzten Jahrzehnt einen erheblichen Sprung gemacht hat, haben ihre Fähigkeit bewiesen, Online Analytical Processing (OLAP) Operationen zu beschleunigen. Andererseits gibt es im Bereich der GPU-beschleunigten Online Transaction Processing (OLTP) Operationen noch eine große Lücke, da allgemein geglaubt wurde, dass GPUs in der Vergangenheit nicht für OLTP geeignet waren. Das massive Parallelismus und die hohe Speicherbandbreite geben GPUs jedoch das Potenzial, Tausende von Transaktionen gleichzeitig zu verarbeiten. Unter den Komponenten von OLTP-Systemen haben die Regelungen zur Parallelitätskontrolle (CC) einen großen Einfluss auf die Leistung der Transaktionsverarbeitung und sie können sich auf GPUs aufgrund der unterschiedlichen Hardwarearchitekturen zwischen GPUs und CPUs unterschiedlich verhalten. In diesem Papier entwerfen und bauen wir das erste Testfeld gCCTB für CC-Schemata auf GPUs und implementieren acht CC-Schemata für gCCTB. Diese Schemata umfassen sechs gängige Schemata, die zuvor für CPUs entworfen wurden, sowie zwei Schemata, die für GPUs entwickelt wurden. Anschließend führen wir eine umfassende Bewertung dieser CC-Schemata mit YCSB- und TPC-C-Benchmarks und einer Reihe von Startparametern auf GPUs durch. Die auf unserem Testfeld gesammelten Erfahrungen können Forschern und Ingenieuren helfen, neue GPU-beschleunigte OLTP-Systeme zu entwerfen und zu implementieren. Darüber hinaus werfen die Ergebnisse unserer Bewertung Licht auf Forschungsrichtungen zu Hochleistungs-CC-Schemata auf GPUs.