講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-23 15:25
FPGAを用いたストリームデータ集約演算のウィンドウサイズ拡大 ○大坂誠樹(電通大)・吉見真聡(TIS)・策力木格・吉永 努(電通大) VLD2019-76 CPSY2019-74 RECONF2019-66 |
抄録 |
(和) |
本稿では,ストリームデータ集約演算を対象とした専用ハードウェアCQPH(Configurable Query Processing Hardware)とそのスライディング・ウィンドウサイズを大きくするための実装について述べる.著者らの研究グループが研究開発に取り組んでいるCQPHは,集約演算クエリを動的に変更できる特徴を有するが,集約演算の中間データを保持するバッファとしてFPGA内のBlockRAM を利用すると,容量制限により対応可能なウィンドウサイズが制限されてしまう.そこで,大量の中間データを保持する必要のある集約演算クエリを実行する場合には,オフチップDRAMを格納先として利用可能にすることで,ウィンドウサイズの拡大に対応する.このとき,先読みキャッシュと中間データの多段階集約演算の2つの仕組みを導入し,DRAMアクセス遅延を隠蔽する.実験の結果,処理速度を維持してウインドウサイズの大きいクエリを実行できることを確認した. |
(英) |
This paper proposes an FPGA-based Stream Data Aggregation for large Sliding-Windows. We designed Configurable Query Processing Hardware (CQPH), which is a dynamically configurable accelerator for real-time query processing on data streams. Previous implementation of CQPH used BRAM on an FPGA to store intermediate data of aggregation, hence it restricts available sliding-window sizes due to the capacity of on-chip memory. We redesigns a new CQPH which utilizes off-chip DRAM for large amount of intermediate data buffering in order to support variety of queries with large window sizes. To reduce DRAM access latency, we introduce two mechanisms, a look-ahead cache and multi-stage compression of intermediate aggregation results. We show that the proposed new implementation of CQPH works well for stream data aggregation on large sliding-window sizes without degrading performance compared with the previous BRAM-based implementation. |
キーワード |
(和) |
FPGA / ウィンドウ集約演算 / データストリーム / クエリ処理 / 並列処理 / / / |
(英) |
FPGA / window-aggregation / data stream / query processing / parallel processing / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 372, CPSY2019-74, pp. 141-146, 2020年1月. |
資料番号 |
CPSY2019-74 |
発行日 |
2020-01-15 (VLD, CPSY, RECONF) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
VLD2019-76 CPSY2019-74 RECONF2019-66 |
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