RISC-V Meets RDBMS: An Experimental Study of Database Performance on an Open Instruction Set Architecture

|—––|—––| | Paper | RISC-V Meets RDBMS: An Experimental Study of Database Performance on an Open Instruction Set Architecture (PDF) | | Konferenz | ADMS 2025 (Accelerating Analytics and Data Management Systems Using Modern Processor and Storage Architectures) |

Zusammenfassung

RISC-V, eine offene und erweiterbare Befehlssatzarchitektur, hat in Akademie und Industrie erhebliche Aufmerksamkeit für ihr Potenzial gewonnen, den Prozessorentwurf neu zu gestalten. Unter ihren zahlreichen ISA-Erweiterungen führt die RISC-V Vector Extension (RVV) Version 1.0 einen neuen Ansatz für skalierbare, flexible Vektorberechnung ein, der besonders für datenintensive Workloads vielversprechend ist, wie sie in modernen Datenbanksystemen vorkommen. In diesem Beitrag untersuchen wir systematisch die Implikationen der RISC-V-Architekturmerkmale, insbesondere RVV 1.0, für Datenbank-Ausführungsengines. Wir beginnen mit einem Überblick über die RISC-V-ISA und ihre für die Datenverarbeitung relevanten Vektor- und Skalarerweiterungen und werten anschließend Open-Source-Datenbanksysteme aus, die auf RISC-V-Plattformen kompiliert und ausgeführt wurden, anhand branchenüblicher Benchmarks wie TPC-H, um Leistung zu messen und Engpässe zu identifizieren. Unsere Experimente umfassen verschiedene RISC-V-ISA-Erweiterungen, darunter die V-, Zfh-, Zknd- und komprimierten Befehlssätze, und bewerten ihre Wirkung auf Ausführungsgeschwindigkeit, Speicherverbrauch und Binärgröße. Unsere Ergebnisse zeigen, dass ausgereifte bestehende Datenbanksysteme die Fähigkeiten der RISC-V-ISA nicht wirksam nutzen: Die meisten Erweiterungen liefern über eine Änderung der Kompilierungsparameter nur minimale Leistungsverbesserungen. Die Vector Extension ergibt eine Leistungsverbesserung von weniger als 5 %, während manche Erweiterungen wie Zknd die Leistung um bis zu 32 % senken können. Manuell optimierte RVV-Implementierungen erreichen jedoch bis zu 10-fache Beschleunigungen für bestimmte Anfragetypen und deuten auf erhebliches ungenutztes Potenzial hin. Diese Befunde zeigen sowohl die aktuellen Grenzen als auch künftige Chancen von RISC-V für Datenbank-Workloads: Das volle Potenzial der Architektur auszuschöpfen erfordert hardwarebewusste Optimierung jenseits heutiger Compilerfähigkeiten und liefert Hinweise für künftige Systementwürfe und Hardware-Software-Kooptimierung.