ＧＰＵを用いたビッグデータ利活用のためのＮＯＳＱＬデータベース

使用 GPU 实现大数据利用的 NOSQL 数据库

基本信息

批准号：
16J05641
负责人：
森島信
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

NOSQLは、特定用途に特化している代わりに、処理性能が高く、ビックデータ利活用の基盤となるデータベース群であるが、正規表現探索やグラフ探索といったデータ量に比して計算量の大きくなるクエリがボトルネックとなり、それらの処理性能はビックデータの利用のためには不足している。本研究では、その問題を解決するために多数のGPUをEthernetのネットワークを介して接続し、多数のGPUに分散してデータベースのキャッシュを構築する分散GPUストアを実現することで、NOSQLを高速化することを目的としている。この目的のもとで、29年度までの2年間で、各種データベースのキャッシュを分散GPUストア上で実現することで、各種データベースの高速化に成功した。最終年度である30年度においては、複数のNOSQLを組み合わせて利用し、汎用性と性能の双方を高めたポリグロット永続化への分散GPUストアの活用、実アプリケーションへの応用の成果を上げた。ポリグロット永続化への対応では、これらのシステムにおけるデータ構造が全てGPU処理に適した配列構造を基にしていることに着目し、各種NOSQLにおける配列を一部共有することで、複数種のNOSQLデータベースのクエリに一つのシステムで対処可能にした。実アプリケーションの応用では、ブロックチェーンにおけるグラフ構造を利用した異常検知への応用を実現した。ブロックチェーンシステムでは、書き込まれた情報の改竄が困難であるという利点を持つが、これは不正な取引も一度書き込まれてしまうと修正できないという問題にもなる。この問題に対処するために、不正取引を可能な限り高速に見つけることが重要である。本研究では、グラフとドキュメントという2つのNOSQLを組み合わせた分散GPUストアを用いてGPU上で異常検知を行うことで、高速化に成功した。

NOSQL是一个具有较高处理性能的数据库组，是使用大数据的基础，而不是专门研究特定应用程序，但是与正则表达式搜索和图形搜索等数据相比，它具有更大的计算查询成为瓶颈，这些处理性能不足以使用大数据。在这项研究中，通过以太网网络连接了大量的GPU来解决该问题，而NOSQL通过实现分布式GPU商店来高度加快，该商店通过将其分配到许多GPU中来构建数据库缓存。。在此目的下，直到2019财年的两年内，在分布式GPU商店中实现了数据库缓存，该商店成功地加速了各种数据库。在过去的一年中，最后一年，使用多个NOSQL的组合来利用Polyglot紧急情况的多功能性和性能，该快速紧急情况使用了多元化的GPU商店以及对实际应用程序的实际应用。为了响应Polyglot永久性，重点是这些系统中的所有数据结构都是基于适合GPU处理的数组结构，并在各种NOSQL中共享某些序列，因此可以处理多个NOSQL数据库。一个系统的查询。在实际应用程序的应用中，实现了使用区块链中图形结构的异常检测应用程序的应用。区块链系统的优点是很难伪造书面信息，这是一个问题，一旦写出欺诈交易，就无法纠正。为了解决这个问题，重要的是要尽快找到未经授权的交易。在这项研究中，使用分布式GPU商店在GPU上进行了异常检测，该商店结合了两个NoSQL，图和文档，并且速度成功。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Accelerating Blockchain Transfer System Using FPGA-Based NIC

使用基于 FPGA 的 NIC 加速区块链传输系统

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yuma Sakakibara;Yuta Tokusashi;Shin Morishima;Hiroki Matsutani
通讯作者：
Hiroki Matsutani

VRアプリケーションのためのリモートGPU割り当ての検討

考虑为 VR 应用程序分配远程 GPU

DOI：
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
0
作者：
森島信; 岡崎真博; 松谷宏紀
通讯作者：
松谷宏紀

リモートGPUを用いたグラフ処理におけるGPU間同期手法の検討

利用远程GPU进行图处理的GPU间同步方法研究

DOI：
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
0
作者：
森島　信;松谷　宏紀
通讯作者：
松谷　宏紀

Spark RDD処理のためのローカルおよびリモートGPUを用いた高性能化

使用本地和远程 GPU 进行 Spark RDD 处理的高性能

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
電子情報通信学会論文誌情報・システム
影响因子：
0
作者：
大野泰弘;森島信;松谷宏紀
通讯作者：
松谷宏紀

High-Performance with an In-GPU Graph Database Cache

通过 GPU 内图形数据库缓存实现高性能

DOI：
10.1109/mitp.2017.4241461
发表时间：
2017
期刊：
IEEE IT Professional, Special Issue on Graph Databases and Their Applications
影响因子：
0
作者：
Shin Morishima;Hiroki Matsutani
通讯作者：
Hiroki Matsutani