Schnelle Grafikkarten (GPU) sorgen für Performance-Boost bei In-Memory OLAP-Servern

Freiburg (ots) - Open-Source Ansatz ermöglicht erfolgreiche und
effiziente Kooperation von Softwarehersteller und Universitäten beim
quelloffenen Palo OLAP-Server von Jedox.

Während sich Microsoft mit der Abkündigung des PerformancePoint
Servers, nach Aussage von Analysten wohl auch aufgrund technischer
Probleme, aus dem OLAP-Planungsmarkt zurückzieht, kann die Jedox AG
einen Durchbruch in Punkto Planungsperformance bei OLAP-Servern
vermelden. Der vielversprechende Entwicklungssprung gelang im Rahmen
eines von der DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft) geförderten
Forschungsprojektes der Jedox AG und der Freiburger
Albert-Ludwigs-Universität.

Ziel des Projektes ist die Optimierung von Zugriffsmethoden für
multidimensionale Daten in memory-basierten OLAP-Datenbanken. Die
Entwicklung wird auf Basis des quelloffenen Palo OLAP Servers von
Jedox durchgeführt. Durch den Einsatz von schnellen Grafikkarten
(GPUs), die ursprünglich für Computerspiele konzipiert wurden, ist
dem Team aus Forschern und Entwicklern jetzt ein entscheidender
Durchbruch im Projekt gelungen: Die Performance von OLAP-Analysen in
Palo kann damit in bisher unvorstellbarem Maße gesteigert werden; das
Team erhofft sich auf Basis dieser Ergebnisse eine Steigerung der
Rechengeschwindigkeit um bis zum 40-fachen der bisher möglichen
Leistung.

Einen Prototypen dieser GPU-Version von Palo führt Jedox bereits
auf der diesjährigen CeBIT am Jedox Stand in Halle 4, D 53 vor.
Außerdem präsentiert Jedox auf der CeBIT ihre gerade neu erschienene
Multiprozessorversion von Palo 3.0.

Internationale Zusammenarbeit im Forscherteam

Derzeit arbeitet Professor Amitava Datta, University of Western
Australia in Perth, als Gastwissenschaftler im Rahmen des
DFG-Projektes in Freiburg. Der renommierte Informatikprofessor ist zu
Gast bei Jedox und arbeitet mit dem Entwicklerteam der Softwarefirma
und Forschern der Albert-Ludwigs-Universität zusammen. Zentrales
Thema im Palo-Projekt ist die Entwicklung effizienter Algorithmen
für memory-basierte OLAP Anwendungen. Professor Datta ist Experte auf
den Gebieten Algorithmik und paralleles Rechnen und erforscht seit
längerem weitere Einsatzfelder für die leistungsfähigen GPUs. Er
bringt damit im direkten internationalen Austausch die optimalen
Kompetenzen in das Freiburger Team aus Wissenschaftlern und
Entwicklern ein.

Die Performance von Datenbanken ist heute zentrales
Erfolgskriterium von Business-Systemen, die für die geforderten
schnellen Geschäftsentscheidungen ad hoc riesige Datenmengen
analysieren müssen. Professor Datta und Jedox machen sich hier neue
Entwicklungen aus dem Hardware-Bereich zunutze: Im wissenschaftlichen
Bereich werden für komplexe Berechnungen statt der üblichen
Prozessoren (CPU) zunehmend Grafikkarten (GPU) eingesetzt. Moderne
Grafikkarten bestehen aus vielen kleinen Prozessorkernen, die
Berechnungen parallelisieren und damit beschleunigen können. Im Jahr
2008 brachten Chiphersteller wie Nvidia und AMD erstmals
Grafikprozessoren mit mehr Rechenleistung als herkömmliche CPUs auf
den Markt.

Was macht die GPU so schnell?

Um den Unterschied in der Vorgehensweise der Berechnungen und der
damit verbundenen Schnelligkeit deutlich zu machen, sei ein Vergleich
mit einem anschaulichen Beispiel, passend zu den kommenden
Ereignissen des Frühjahrs, angeführt: Im Szenario der klassischen
Prozessorarchitektur würde der Osterhase bei der Verteilung von
Ostergeschenken zunächst ermitteln, in welchen Häusern Kinder wohnen,
dann relativ aufwendig eine optimale Route berechnen und schließlich
seine Geschenke entlang dieser optimierten Route von Haus zu Haus
tragen. In der "neuen Welt" der GPUs würden stattdessen zigtausende
Osterhasen ohne vorherige Routenberechnung zu allen Häusern
gleichzeitig losgeschickt. Bei einem Haus angekommen, würde jeder
Osterhase prüfen ob dort Kinder wohnen und nur in diesem Falle seine
Süßigkeiten dort abgeben. Diese Vorgehensweise ist pro Osterhase zwar
ineffizienter, aufgrund der großen Anzahl von verfügbaren Osterhasen
(sprich GPU-Prozessoren) aber insgesamt viel schneller erledigt.

Grafikkarten im OLAP-Bereich: Die Auswirkungen in der Praxis

Im Palo-Projekt werden Grafikkarten von Nvidia verwendet, die sich
durch eine sehr gute Programmierschnittstelle auszeichnen. Palo ist
der ideale Ausgangspunkt, um im OLAP-Bereich neue Wege durch den
Einsatz von Grafikkarten zu beschreiten: Zum einen wegen des offenen
Quellcodes der Open-Source-Lösung, die einer breit angelegten
internationalen Forschung und Entwicklung entgegenkommt, zum anderen
wegen der in-memory Architektur des Palo-Servers, die sich optimal
für den Einsatz der neuen GPUs mit immer größerem Grafikspeicher
eignet.

"In-Memory OLAP-Server sind ein ideales Anwendungsgebiet für die
schnellen Grafikkarten, wir sind froh, damit für GPUs eines der
ersten kommerziellen Einsatzfelder im Bereich Business Intelligence
gefunden zu haben" erklärt Prof. Datta von der Universität Perth.

Im Geschäftsalltag wird sich das Ergebnis gravierend auswirken:
Durch bisher nicht gekannte Schnelligkeit bei einzelnen komplexen
Berechnungen oder durch eine verbesserte Performance bei dezentralen
Geschäftsprozessen mit vielen Beteiligten, wie z.B. der
Unternehmensplanung.

Über Jedox

Die 2002 von Kristian Raue gegründete Jedox AG ist ein weltweit
führender Anbieter von Open Source Business Intelligence- und
Corporate Performance Management-Lösungen. Das Kernprodukt der Jedox
AG, Palo, deckt den gesamten Bereich Business Intelligence
einschließlich Planung, Reporting und Analyse ab. Mittlerweile
setzten 20% der DAX 30 Unternehmen und viele weitere Firmen im In-
und Ausland Jedox-Lösungen erfolgreich ein. Dazu gehören bekannte
Namen wie die Quelle GmbH, Clariant Schweiz oder Nycomed Deutschland.
Internationalisierung und die Erweiterung der Produktpalette im
Bereich Commercial Open Source Software geben die Zielrichtung des
weiteren Wachstums vor. Zurzeit arbeiten über 60 Mitarbeiterinnen und
Mitarbeiter für Jedox. Das Kernprodukt Palo ist kostenlos unter
www.palo.net als Download verfügbar.

Originaltext: Jedox AG
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