学术贴 | FPGA 加速图数据库查询执行

导读

本篇博客主要讲解发布于 Microprocessors and Microsystems 的文章《Semi-static Operator Graphs for Accelerated Query Execution on FPGAs》，介绍它所提出的算法与试验结果，并结合实际情况给出一些思考。

一、背景介绍

在当今的数据化场景越来越丰富的大环境下，涌现出的非结构化数据存储分析被应用于多数领域。为了使机器能够自动分析数据，语义网络的概念被创建，元数据被用来描述和链接任何类型的数据和资源。

面对存储和处理大规模的数据，除了不断被优化的数据结构外，硬件也是需要被极大优化的。海量数据的持续存储在当今硬件环境下是没有问题的，但是要实现在一个可以被接受的、被允许的时间范围内进行处理和分析则变得愈发艰难。

因此，许多数据库系统逐渐倾向于异构，由专门的计算内核来有效地执行特定的任务。

那么不得不提的，便是高性能计算常用到的 GPU （图形处理器）。GPU 最突出的优点是高性能，即高密度运算和高效并行性，非常适合处理计算密集型的任务；同时，其易于连接到处理器端的属性也是它可以被广泛应用的原因。然而，其缺点也是显而易见的，就是高功耗。

在 GPU 之外，还存在为特定任务设计的专有硬件加速器，其对于指定的任务拥有较高的性能，但是其使用非常的不灵活，只能处理特定的任务，重新扩展的性能几乎为零。

最后，则是最近被广泛使用的 FPGA，它具有动态部分重配置的能力，可以缩小 CPU 的灵活性和专用硬件加速器的性能之间的差距，并且还拥有低功耗、高并发的优势。

FPGA 卡的核心部分示意图

如上图所示，一块 FPGA 芯片由可配置逻辑模块（CLB）构成，每个 CLB 都包含特定的结构，如：查找表（LUT）、多路复用器、进位链、触发器等。除此之外，一块 FPGA 卡上还有 BRAM（Block RAM），可以将其想象成 CPU 中 cache 的角色，以及 DSP (数字信号处理器）和一些通信接口（PCIe 等）。

这篇文章通过引入半静态操作符图，设计了一个 FPGA-CPU 异构的图数据库系统，加速了在大规模语义数据集上的查询性能。

二、相关工作

上图为一个 FPGA-CPU 混合处理运算的基本架构，客户端应用程序向混合数据库服务器发送查询，该服务器使用基于 FPGA 的硬件加速器透明地确定结果。

文中主要引用的内容为：

Dennl 等人提出了关系型数据库 MySQL 中 SQL 查询的实时硬件加速的概念，但他们主要关注限制和聚合操作符，因此无法在 FPGA 上执行完整的查询。

Becher 等人添加了更复杂的运算符（例如：归并连接、小数据集上的排序）。对于一个包含一个 Join 的简单的查询，它们的性能与标准的基于 x86 的系统相当，不过能源效率更高一些。

Woods 等人提出了 Ibex，一种用于关系数据库 MySQL 的智能存储引擎，可以支持使用 FPGA 卸载复杂的查询操作符。

Wang 等人使用 OpenCL high level synthesis(HLS) 将数据库操作符实现为 FPGA 的 Kernel。但是查询只用到了范围检查和一个 Join，相对简单。

Heinrich 等人提出了一种混合索引结构，它在 FPGA 上存储包括根节点在内的高层 B+ 树，在主机上存储包括叶子节点在内的低层。

而本文是第一个针对语义 Web 数据库完全集成的基于 FPGA 的查询引擎。

在介绍本文的混合数据库系统之前，先介绍一下本文用到的图数据库基础。论文的工作是基于一个开源的图数据库系统 LUPOSDATE，它支持完整的 SPARQL 1.0 和 SPARQL 1.1 标准查询语言。论文通过引入基于 FPGA 的查询引擎，与 LUPOSDATE 系统结合在一起。

LUPOSDATE 使用 RDF 三元组作为基本数据格式来描述 Web 资源，RDF 三元组表示为<s，p，o>，其中 s 是 subject (主语)、p 是 predicate (谓词)、o 是 object (宾语)。

相应的，LUPOSDATE 存储的 B+ 树索引结构有六种：SPO、SOP、PSO、POS、OSP、OPS，可以在检索时方便的得到有序的三元组。除此之外，LUPOSDATE 还维护一个 ISTree 和一个 SITree，用于 RDF 字符串和整数 id 之间的映射，这有利于 FPGA 模块的设计，因为 FPGA 无法处理不定长度的字符串。

如下图所示，对于给定的一个 SPARQL 查询：

LUPOSDATE 语法分析器会产生相应的变量数组和操作符图：

三、论文解决的问题

本文实现的混合数据库系统是一个 LUPOSDATE 的扩展，由 CPU 主机和 FPGA 异构而成，如上图所示。主机提供更高层级的功能，如用户界面、查询优化、评估指标维护等，而 FPGA 被用作查询执行时的自适应加速器。主机和 FPGA 之间的通信是基于外设原件 PCIe 的。

FPGA 区域被划分为静态逻辑和许多个小 RP，每个 RP 可以配置任意类型的运算符，每个运算符作为一个可配置模块是提前生成的。静态逻辑包含与实际查询结构独立的模块，包括 PCIe 接口、一个管理模块和查询协调器（QC）。

QC 的主要任务是将传入的三元组交给最上层的 RP 进行相应索引结构的导入，以及检索和序列化变量数组用以生成最终结果。此外，每个 RP 之间的互联也位于静态逻辑中。每个实现的查询操作符都使用了如下图所示的一个公共模板：

每个操作符至多有两个前向操作符和一个后向操作符，如果一个操作符只需要一个前向操作符，那么只有左边的输入被启用。每一个输入或输出都有如下参数：一个 data 向量对应输入输出的数组，一个 valid 信号表示数据的有效性，一个 finished 参数指定数据的结尾，一个反向 read 信号通知前向操作符数据已经被读取，并且在新数据到来之前不会进行操作。最后，数据的宽度也必须作为一个参数传入，因为 FPGA 无法支持变长的数据类型。

下面介绍一下论文实现的操作符：

• RDF3XIndexScan：RDF3XIndexScan 是 QC 和内部操作符之间的联系。这个操作符的主要目标是从 QC 中接收三元组，并将它们所需的组件映射到变量数组的某个位置。它维护三个 one-hot 编码的向量，每个向量的第 i 位代表第 i 个变量，如果某一个元素是常量，那么就将其所有位置为 1。

  
  

• Join：Join 操作符是自然连接，本文使用的是 MergeJoin 的方式。它维护一个 one-hot 编码的向量，向量的第 i  位代表第 i 个变量，指代要 Join 的变量。

  
  

• Filter：Filter 操作符是用于执行条件查询。复杂的 Filter 表达式将被分解为多个简单的 VALUE COND VALUE 的 Filter 操作符。其中，VALUE 可以是一个值、一个变量或一个式子，COND 是比较条件。但由于 FPGA 无法处理字符串的问题，所以通过将字符串映射为整数 id 之后，系统只能支持相等和不相等的比较。

  
  

• Projection：Projection 操作符是用于将需要的变量结果从变量数组中投影出来。

  
  

• Union：Union 操作符就是简单的将两个前向操作符得到的结果做一个并集操作。

  
  

• Limit 和 offset：Limit 操作符会转发特定数量的结果给变量数组。而 offset 操作符会跳过特定数量的结果。它们一般作为操作符图的最后几步。

从混合系统结构图中可以看到，每个 RP 之间并不是直接输入输出互联，而是通过了一个上图所示的半静态路由元素（SRE）结构。论文以一个两路复用 SRE 为例，当 succ_sel 信号为 0 时，数据流会直接向下路由，为 1 时，会向另一侧路由。SRE 的存在使得可以用更少的 RP 组成一个支持查询范围更大的半静态操作符图。

四、混合系统工程流程

上图给出了混合系统的工作流程图，可以将其分为部署阶段和系统运行时。在部署阶段，除了需要导入数据之外，整个静态逻辑必须部署在 FPGA 上，每个操作符对应的 RM 也需要提前生成并存储在 RM 库中。

在系统运行时，主机通过分析输入的 SPARQL 查询，将其解析成相应的操作符图，检测其是否可以用配置在 FPGA 上，如果有不支持的操作符存在，那么会直接 CPU 端执行查询，如果所有操作符都支持，那么 ICAP 会选择对应操作符的 RM 配置在 FPGA 的半静态操作符图上。主机通过 PCIe 向 FPGA 端提供输入三元组，并接收 FPGA 端发回的结果进行后处理，FPGA 端负责具体的计算任务。

五、实验结果

本文使用的是 Xilinx 的 Virtex-6 FPGA 卡和 PCIe 2.0 八通道通信接口，在 SP2Bench 三个不同大小的数据集（66M，131M 和 262M 个三元组）上进行了实验。下图是他们采用的 SPARQL 查询示例：

Query 1 是用到了 Filter 操作符的查询，Query 2 是用到了 Union 操作符的查询，Query 3-5 分别是用到了不同数量的 Join 操作符。他们在 FPGA 端部署的半静态操作符图如下：

最后的实验结果表明，加入了 FPGA 的混合系统比原来的 LUPOSDATE 系统的查询执行速度更快。并且随着数据规模的增大，加速比会更大，说明混合系统更加适合大规模的数据集上的查询。

六、总结

在这篇文章中，作者在 FPGA 上引入了半静态运算符图（SOG）的概念，为语义网数据库中的查询执行提供灵活的硬件加速器。作者没有为给定的查询系统运行时生成一个 FPGA 配置，而是以一定程度的灵活性部署了通用查询结构。

SOG 由多个具有公共接口的 RP 组成。在为每个 RP 部署系统期间，会生成一组部分位文件的 RM，并将其存储到存储库中。在系统运行时，作者的混合系统针对给定的 SPARQL 查询选择 RM，并通过 ICAP 将其配置为 RP，RP 设置 FPGA 上运算符图的最终结构。作为这项工作的主要贡献，耗时的 RM 生成在系统运行时之前执行，并且信号大大减少了查询执行期间的重新配置。

END