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본 논문은 GPU 기반 컴퓨팅 플랫폼의 비효율성을 해결하기 위해 FastPair라는 새로운 GPU 디코더를 제안합니다. 기존 사전 코딩 방식이 분산 읽기 및 짧은 출력 쓰기로 인해 GPU 하드웨어와 잘 맞지 않는 문제를 개선했습니다. FastPair는 조회 과정을 재구성하고 부분 문자열을 모아 연속적인 출력 쓰기를 수행함으로써 성능을 크게 향상시켰습니다.
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원문 바로가기현대 데이터 시스템은 저장된 데이터를 압축하고 필요할 때만 압축을 해제하여 상호 연결 대역폭을 보존합니다. 이러한 설계는 많은 기존 압축 기술이 직렬 데이터 종속성을 보여 GPU 병렬 처리를 제한하고 리소스를 유휴 상태로 남기기 때문에, GPU 기반 컴퓨팅 플랫폼에서는 비효율적일 때가 많습니다. 최근 NVIDIA GPU는 Decompression Engine (DE)이라는 온다이(on-die), 고정 기능 디압축 가속기를 통해 Deflate, LZ4, Snappy와 같은 범용 압축 형식의 디코딩 부족 문제를 해결하고 있습니다. 최근 연구에서는 자주 나타나는 부분 문자열을 작고 학습된 사전(dictionary)의 고정 폭 코드(fixed-width code)로 대체하는 문자열 코덱을 제안했으며, 이를 통해 각 코드 조회(lookup)가 독립적으로 이루어집니다. 이러한 조회가 병렬로 실행될 수는 있지만, 그 결과 발생하는 분산 읽기(scattered reads)와 짧은 출력 쓰기는 여전히 연속적인 메모리 접근 처리에 더 효율적인 GPU 하드웨어와 잘 맞지 않습니다. 본 논문에서는 FastPair를 제시합니다. FastPair는 조회 과정을 재구성하고 디코딩된 부분 문자열을 모아 연속적인 출력 쓰기를 수행함으로써 기존의 사전 디코딩 프로세스를 최적화하는 GPU 디코더입니다. B300에서 FastPair는 10개의 실제 컬럼을 DE보다 2.4배에서 4.2배 빠르게 디코딩하여, 최대 1.6 TB/s에 도달합니다.