HeteroDB,Inc
～ハードウェアの限界に挑むデータベース屋さん～
チーフアーキテクト 兼 代表取締役社長
海外 浩平 <kaigai@heterodb.com>

HeteroDB社について
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit2
▌会社概要
 商号 ヘテロDB株式会社
 創業 2017年7月4日
 社員数 2名（海外浩平、柏木岳彦）
 事業内容 データ解析アプライアンス製品販売
データベース技術コンサルティングサービス
 拠点 品川区西大井1-1-2-206 (西大井創業支援センター内)
▌代表者プロフィール
 海外 浩平 (KaiGai Kohei)
 OSS開発者コミュニティにおいて、PostgreSQLやLinux kernelの開
発に10年以上従事。セキュリティ強化や外部データ連携等の貢
献があり、PostgreSQLの主要開発者としても知られている。
 2007年 IPA未踏ソフト事業において “天才プログラマー” 認定
 2012年～ GPUによるPostgreSQL高速化モジュールの開発を開始
 2017年 NECを退職し、柏木と共に HeteroDB 社を創業

我々のミッション
+
GPUを用いたSQL処理の高速化製品の提供
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit3

RDBに求められる諸機能
✓ 可用性／クラスタリング
✓ バックアップ／運用管理
✓ トランザクション
✓ ＢＩ・可視化
 PostgreSQLのものをAs-Isで利用
中核技術 – PG-Strom
PG-Strom: GPUの持つ数百～数千コアと広帯域メモリを利用して、
SQLワークロードを高速化するPostgreSQL向け拡張モジュール
GPU
I/O中心処理の高速化
計算中心処理の高速化PG-Strom
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit4

Re-definition of GPU’s role
(GPUの役割を再定義する)

x86_64サーバの構成
GPUSSD
CPU
RAM
HDD
N/W
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit6

x86_64サーバの構成（単純化）
CPU RAM
SSD
HDD N/W
GPU
DMI
PCIe
高速デバイス
低速デバイス
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit7

データベースが大量データを処理する時
CPU RAM
SSD GPU
PCIe
PostgreSQL
データブロック
従来のデータフロー
本来は不要なレコードであっても、
一度CPU/RAMへロードしなければ
要・不要を判断できないため、
データサイズは大きくなりがち。
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit8

中核機能：SSD-to-GPUダイレクトSQL実行
CPU RAM
SSD GPU
PCIe
PostgreSQL
データブロック
NVIDIA GPUDirect RDMA
CPU/RAMを介することなく、
Peer-to-PeerのDMAを用いて
SSD上のデータブロックを直接
GPUに転送する機能。
WHERE句
JOIN
GROUP BY
GPUでSQLを処理し、
データ量を削減する
データ量：小
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Star Schema Benchmarkによる性能測定
 Star Schema BenchmarkのScaling Factor=401 (DB-size: 353GB) を用いて13種類のクエリを実行
 CPU: Xeon E5-2650v4, RAM: 128GB, GPU: Tesla P40, SSD: Intel SSD 750 (400GB) x3
 測定に使用したNVMe-SSDの性能は SeqRead: 2.2GB/s
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Q1_1 Q1_2 Q1_3 Q2_1 Q2_2 Q2_3 Q3_1 Q3_2 Q3_3 Q3_4 Q4_1 Q4_2 Q4_3
QueryProcessingThroughput[MB/sec]
Star Schema Benchmark on NVMe-SSD + md-raid0
PgSQL9.6(SSDx3) PGStrom2.0(SSDx3)
SSD x3枚構成の
理論限界値 [6.6GB/s]
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit10

〈余談〉GTC2017でSSD-to-GPU機能の発表がTop-5に選出
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit11
世界中から集まったGPU関連R&Dの
ポスター発表全138件のうち、
最も評価の高い5件の一つとして選出。
（来場者投票では惜しくも次点…）
GPU Technology Conference 2017
8th~ 11th May, San Jose

製品概要 – HeteroServer GS120
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit12
1UラックサーバでDWH専用機並みのクエリ処理能力を目指す
HeteroServer GS120 – Hardware Configuration
Chassis Supermicro 1019GP-TT
CPU Xeon Gold 5120 (2.2GHz, 14C)
RAM 192GB (32GB DDR4-2666 x 6)
GPU NVIDIA Tesla P40 (3840C, 24GB) x1
SSD Intel SSD DC P4600 (HHHL; 2.0TB) x3
HDD 2TB(SATA; 72krpm) x6
Power 1400W 非冗長電源ユニット
Others ライザカード RSC-R1UG-2E8GR-UP
OS
Red Hat Enterprise Linux 7.4
CUDA 9.0 + Latest driver
DB PostgreSQL v10 + PG-Strom 2.0
大容量・高速
NVMe対応SSD
3840コア搭載
NVIDIA Tesla P40
HW能力を最大限に
引き出すPG-Strom
2018年4月販売開始（予定）

想定適用領域① – BIシステム向けバックエンドDB
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit13
▌なぜ HeteroServer を適用するのか？
 SSD-to-GPUダイレクトSQL実行によってハードウェア能力を全て引き出し、
DWH専用機に匹敵する処理能力を1Uスタンドアロンシステムで実現。
 商用DB (Oracleなど) に比べ安価に増設できるため、ユーザ数が増えた時にも
柔軟なシステムの増設が可能。
 PostgreSQLの豊富な周辺ツールや運用ノウハウを“そのまま”適用できる。
レプリケーション
“ニア”リアルタイム同期
BIツール
業務系システム
集計系クエリ
結果
データの発生・集積 データの集計・サマライズ データの可視化
 BI向けバックエンドDBに求められる要件
- 集計系クエリ（JOIN/GROUP BYの多用）の高速な実行
- 大量のデータに対する高い読み出しスループット
- 異種DBを含む業務系システムとの連携

導入へ向けたシナリオ
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商用DB製品
(Oracle DB)
DWH専用機
(Netezza)
HeteroServer
(PG-Strom)
HW/SW製品価格+4年保守費用[百万円]
データ分析基盤/4年TCO比較
HW+SW初期費用 保守費用(4年)
レプリケーション
レプリケーション
OLTP&OLAP一元化
業務系は変更なし
第一段階）業務系：商用ＤＢ + 情報系：PG-Strom
レプリケーションによるリスクのない移行
第二段階）業務系：PostgreSQL + 情報系：PG-Strom
PostgreSQL化によるライセンス・保守費用の削減
第三段階）業務系＋情報系：PG-Strom
DB一元化に伴うリアルタイムの分析基盤
1296万円
1億1700万円
1億2979万円
※ Oracle DBはHeteroServer同等の12プロセッサコアで試算
※ 全て価格は公開されているList Priceを元に試算
保守費用
6019万円
HW能力を限界まで使い切れる
データ分析基盤を1/10のTCOで実現

～Beyond the Hardware Limitation～
インテリジェント・ストレージ構想

インテリジェント・ストレージ構想 – 行で書いて、列で読む
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit16
カスタムロジックを搭載可能な NVMe-SSD 製品が
容易に入手可能になりつつある。
SSD上のカスタムロジックを用いて、
PostgreSQLの行データをGPU処理に適した “列データ” へ変換。
PostgreSQLデータブロック
カスタムロジック
PageHeader ItemPointers
Record-01Record-02
Record-03Record-04Record-05
Record-06Record-07
Record-08Record-09
列A
列D
列F

今後のロードマップ
PG-Strom
v2.0β
(Jan-2018)
PG-Strom v2.0
(Apr-2018)
• SSDtoGPU
Direct SQL
• PL/CUDA
• columnar cache
• gstore_fdw
PG-Strom v3.0
(Early-2019?)
• Intelligent
Storage
• PostGIS
• multi GPUs &
SSD affinity
• NVMe over
Fabric?
２０１８年４月に新バージョン＆ＤＢ製品をリリース予定
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit17

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▌まとめ
 PG-Strom
GPU用いてSQLを高速化するPostgreSQLモジュール
 SSD-to-GPUダイレクトSQL実行
SSDとGPUを直結し、ハードウェア限界に近い速度で読み出すと同時に、
GPUの “超”並列処理によって効率的に不要なデータを落とす技術。
結果的に、GPUでI/Oも高速化しているかのように見える。
 HeteroServer GS120
PG-Stromや動作検証済みHWを搭載したDBアプライアンス製品
バッチやBI系のデータ分析基盤などが適用領域
▌お問合せ
 e-mail: contact@heterodb.com
 Tw: @kkaigai
GPU Technology Conference Japan 2017 - Inception Startup Summit18