엔비디아가 SQL 쿼리를 GPU에서 고성능으로 실행하는 참조 아키텍처 GQE(GPU Query Engine)를 공개했다. GQE는 엔비디아 cuDF와 CCCL, nvCOMP, nvSHMEM 등 CUDA-X 라이브러리를 기반으로 하며, GPU 가속 쿼리 엔진이 흔히 직면하는 메모리·입출력 대역폭 병목을 고대역폭 메모리(HBM), NVLink-C2C, Blackwell 전용 압축 해제 엔진을 결합해 해소하도록 설계됐다.
GQE 아키텍처는 쿼리 레이어, 데이터 레이어, 실행 레이어 세 단계로 구성된다. 쿼리 레이어는 SQL 파서와 쿼리 옵티마이저를 담당하며, 오픈소스 쿼리 플랜 형식인 Substrait를 기본으로 지원한다. 이를 통해 기존 데이터베이스 제품에서 내보낸 쿼리 플랜을 GQE에서 직접 실행해 GPU 가속 효과를 검증할 수 있다. 데이터 레이어는 GPU·CPU 메모리와 디스크를 아우르는 플러그인 가능한 리더 구조로 데이터를 관리하며, 전체 데이터셋을 GPU 메모리에 올리지 않고 청크 단위로 온디맨드 전송해 대용량 데이터를 처리한다. 실행 레이어는 물리 쿼리 플랜을 태스크 그래프로 변환해 파이프라인된 CUDA 스트림 위에서 청크별 병렬 실행한다.
성능 최적화의 핵심은 압축과 파티션 프루닝이다. GQE는 GPU 최적화 형식의 압축을 활용해 메모리 내 데이터셋 용량을 줄이고, 압축 버퍼를 전송한 뒤 GPU에서 빠르게 해제함으로써 NVLink-C2C 같은 고속 인터커넥트 환경에서도 전송 속도를 높인다. 엔비디아 Blackwell 아키텍처에는 스트리밍 멀티프로세서(SM) 자원을 소비하지 않고 LZ4·Snappy·Deflate 등 LZ77 계열 형식을 고속 해제하는 전용 압축 해제 엔진(DE)이 탑재됐다. 단일 Blackwell B200 GPU 기준 DE는 데이터베이스 애플리케이션에서 최대 400GB/s 해제 성능에 도달한다. GQE는 LZ4와 Cascaded 두 알고리즘을 병행 시도하는 하이브리드 압축 방식을 채택해, 컬럼별 특성에 맞는 알고리즘을 자동으로 선택한다.
전송 파이프라인은 스케줄링, GPU 전송(H2D), 압축 해제, CUDA 커널 연산 등 4단계를 최대한 겹쳐 실행해 이상적 조건에서 전체 런타임이 가장 긴 단계 하나에 수렴하도록 설계됐다. 엔비디아는 GQE를 통해 기존 데이터베이스 제품이 GPU 실행으로 전환할 때의 성능 격차를 좁히고, 엔드투엔드 쿼리 처리 속도를 높이는 데 기여할 것으로 기대했다.
