Fpga-Accelerated Analytics: From Single Nodes to Clusters
A gépi tanulásban és az online szolgáltatásokban használt adatintenzív alkalmazásoknak otthont adó adatközpontok fontos kihívással néznek szembe: a tárolandó és feldolgozandó adatok mennyisége exponenciális ütemben növekszik, miközben a hagyományos processzorok teljesítménye évek óta stagnál, mivel Moore törvénye egyre csökken. E trendek hatására az adatfeldolgozó és -kezelő alkalmazások egyre inkább elosztottá váltak, ami új adatmozgatási szűk keresztmetszetekhez vezet a szoftver- és hardverarchitektúra különböző szintjein. A szerzők bemutatják, hogy a speciális hardveres gyorsítók hogyan adhatnak választ a számítási stagnálás problémájára, és hogyan segíthetnek az adatmozgatási szűk keresztmetszetek csökkentésében, ha a számítógép architektúrájában a megfelelő helyre helyezik őket. Az FPGA-kra (Field Programmable Gate Arrays) összpontosítanak, és bemutatják, hogy ezek hogyan teszik lehetővé az algoritmusok olyan módon történő kifejezését, amely alapvetően eltér a CPU-k vagy a GPU-k módjától. Számos nagyvállalat használja ezeket a gyorsító technikákat tárolási és feldolgozási kínálatában.
A szerzők az FPGA-k analitikai feldolgozással kapcsolatos használatának előnyeit tárgyalják, mind gyorsítóként egy egycsomópontos adatbázisban, mind pedig elosztott adatelemzési pipelinek részeként. Mindkét forgatókönyv esetében bemutatják a gyorsító tervezésének irányelveit, és példákat mutatnak be a teljes körű relációs adatbázisokba történő integrációra. Mindezt olyan közelmúltbeli kutatási projektek prizmáján keresztül teszik, amelyek azt vizsgálják, hogy az adatbázisokban megjelenő számításigényes műveletek hogyan profitálhatnak az FPGA-kból. Végül kiemelik a programozhatóság és az integráció jövőbeli kutatási kihívásait, és kitérnek azokra az architekturális trendekre, amelyek a gyorsítók adatközpontokban és a felhőben való gyors elterjedését ösztönzik.
A monográfia tömör betekintést nyújt a kutatóknak és a gyakorlati szakembereknek abba, hogy az FPGA-k milyen fontos szerepet játszhatnak a modern adatintenzív számítástechnikai rendszerek tervezésében. Az elméletre és gyakorlati megvalósításokra egyaránt támaszkodva az olvasók gyorsan megismerkedhetnek egy olyan technikával, amely jelentősen javítja a rendszer teljesítményét.