Installation インストール

This chapter introduces the steps to install PG-Strom from the source code. 本章ではPG-Stromをソースコードからインストールする手順を説明します。

Quick Checklist チェックリスト

Server Hardware ハードウェア
It requires generic x86_64 hardware that can run Linux operating system supported by CUDA Toolkit. We have no special requirement for CPU, storage and network devices. Regarding of RAM capacity, we recommend to installing 150% of RAM towards data size to preload entire data-set onto the shared buffer of PostgreSQL. CUDA ToolkitのサポートするLinuxオペレーティングシステムを動作可能な x86_64 アーキテクチャのハードウェアが必要です。 CPU、ストレージ、およびネットワークデバイスには特別な要件はありません。 RAMの容量に関しては、データサイズに対して1.5倍の大きさのRAMを搭載する事を推奨します。これは、データセット全体をPostgreSQLのshared bufferに事前にロードするために必要です。
GPU devices GPUデバイス
PG-Strom requires at least one GPU device on the system, which is supported by CUDA Toolkit, has computing capability 3.5 or later; that is corresponding to high-end Kepler (like Tesla K20), Maxwell or Pascal generation. PG-Stromを実行するには少なくとも一個のGPUデバイスがシステム上に必要です。これらはCUDA Toolkitでサポートされており、computing capability が3.5以降のモデルである必要があります。これは、Tesla K20などハイエンドのKepler世代、またはMaxwell世代、Pascal世代に相当します。
Operating System
PG-Strom requires Linux operating system for x86_64 architecture, and its distribution supported by CUDA Toolkit. Our recommendation is Red Hat Enterprise Linux or CentOS version 7.x series. PG-Stromの実行には、CUDA Toolkitによりサポートされているx86_64アーキテクチャ向けのLinux OSが必要です。推奨環境はRed Hat Enterprise LinuxまたはCentOSのバージョン7.xシリーズです。
PG-Strom requires PostgreSQL version 9.5 or later. PostgreSQL v9.5 newly supports custom scan/join interface that allows extensions to alternate a part of query execution plan with its own implementation. PG-Stromの実行にはPostgreSQLバージョン9.5以降が必要です。 PostgreSQLv9.5では新たにcustom scan/joinインターフェースがサポートされました。これにより、拡張モジュールがクエリ実行計画の一部または全部を代替する事ができるようになっています。
CUDA Toolkit
PG-Strom requires CUDA Toolkit version 7.0 or later. CUDA Toolkit v7.0 newly supports NVRTC (NVIDIA Run-Time Compiler) library that allows software to compile device program then generate GPU binary code on run-time. PG-Strom closely uses this functionality, thus, unavailable to work with older CUDA Toolkit. PG-Stromの実行にはCUDA Toolkit バージョン7.0以降が必要です。 CUDA Toolkit v7.0では新たに NVRTC (NVIDIA Run-Time Compiler) ライブラリがサポートされており、これにより、ソフトウェアが実行時にデバイスプログラムをコンパイルし、GPUバイナリコードを生成する事が可能となりました。 PG-Stromは本機能に密接に依存しており、それ故、古いCUDA Toolkitでは動作させる事ができません。

OS Installation OSのインストール

Choose a Linux distribution that is supported by CUDA Toolkit, and then install it according to the installation process of individual distributions. A list of supported Linux distributions is introduced at NVIDIA DEVELOPER ZONE. CUDA ToolkitのサポートするLinuxディストリビューションを選択し、個々のディストリビューションのインストールプロセスに従ってインストール作業を行ってください。 CUDA ToolkitのサポートするLinuxディストリビューションは、NVIDIA DEVELOPER ZONEにおいて紹介されています。

You may be able to choose the software packages to be installed during the operating system installation. Source installation of PostgreSQL and PG-Strom needs software development tool chains below. Please don't forget to install these packages, prior to the next step. PostgreSQLおよびPG-Stromのソースプログラムからのインストールには、下記のソフトウェア開発ツールが必要となります。次のステップに進む前に、これらのパッケージを忘れずにインストールするようにしてください。

  • gcc
  • make (GNU make)
  • git
  • bison
  • flex

These are usually categorized to development software. 通常、これらのパッケージは Development Software に分類されています。

Also, please don't install the PostgreSQL package provided by the distribution, if its package version is prior to 9.5. また、ディストリビューションの提供するPostgreSQLパッケージのバージョンが9.5以前の場合、これをインストールしないでください。

Post OS installation setting OSインストール後の設定

Once operating system gets installed on your system, a few additional packager configurations are needed for GPU driver installation on the later steps. システムへのOSのインストール後、後のステップでGPUドライバをインストールするために、少々のパッケージャー設定が必要です。

DKMS (Dynamic Kernel Module Support) is a framework that enables to build a Linux kernel module on the fly, according to the Linux kernel currently working on. NVIDIA's driver supports this framework, and we recommend setup it. DKMS (Dynamic Kernel Module Support) は、動作中のLinuxカーネル向けのLinuxカーネルモジュールをその場でビルドする事を可能にするフレームワークで、NVIDIAのドライバも対応しています。そのため、我々もDKMSのセットアップを推奨します。

PRM package of DKMS is distributed as a part of Extra Packages for Enterprise Linux (EPEL). So, get epel-release-<distribution version>.noarch.rpm from the public FTP site, then install the package. Once epel-release package gets installed, it adds extra configuration of yum to pull non-standard packages from the EPEL repository. DKMSパッケージはEPEL (Extra Packages for Enterprise Linux) の一部として配布されています。ですので、パブリックFTPサイトから epel-release-<distribution version>.noarch.rpm をダウンロードし、これをインストールしてください。 いったん epel-release パッケージがインストールされると、EPELリポジトリから非標準のパッケージを入手するためのyumシステムへの設定が追加されます。

In addition to the DKMS, the following packages are needed to build nvidia kernel module. Install them prior to the later steps. DKMSに加えて、nvidiaカーネルモジュールをビルドするには以下のパッケージが必要です。以降のステップに進む前に、これらをインストールしてください。

  • kernel-devel
  • kernel-headers
  • kernel-tools
  • kernel-tools-libs

disables nouveau driver nouveauドライバの無効化

CUDA Toolkit needs the official nvidia driver provided by NVIDIA. However, it conflicts with nouveau driver that is a compatible open source driver. So, you need to disable the nouvean driver prior to installation of CUDA Toolkit, if OS installer already setup nouveau driver. CUDA Toolkitが動作するためにはNVIDIAの提供するnvidiaドライバが必要です。しかし、オープンソースの互換ドライバであるnouveauと競合してしまうため、OSインストーラがnouveauドライバをインストールしている場合には、CUDA Toolkitのインストールに先立ってnouveauドライバを無効化する必要があります。

Put the following configuration on the /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf, to prevent loading the nouveau driver. nouveauドライバがロードされないよう、以下の設定を/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confに追加します。

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

Then, run dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r), to update kernel boot image correctly. その後、カーネルブートイメージを更新するために dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) を実行してください。

Then, restart the system, using shutdown -r now to apply this configuration. It is successfully configured, if output of lsmod contains no nouveau entries. その後、この設定を反映させるために shutdown -r now を実行してシステムを再起動します。 lsmodの出力にnouveauが含まれていなければ正しく設定されています。

$ lsmod | grep nouveau

CUDA Toolkit Installation CUDA Toolkitのインストール

This section introduces the installation of CUDA Toolkit. If you already install the required version of CUDA Toolkit, you can skip this section. 本節ではCUDA Toolkitのインストールについて説明します。 既に対応バージョンのCUDA Toolkitをインストール済みであれば、本節の内容は読み飛ばして構いません

NVIDIA provides two types of installation methods for CUDA Toolkit; the first is self-executable archive (called as runfile), the other is collection of RPM packages. Our recommendation is RPM installation. PG-Strom's Makefile is designed according to the installation layout of RPM packages. NVIDIAはCUDA Toolkitのインストールに2通りの方法を提供しています。一つは自己実行型アーカイブ(runfileと呼ばれる)によるもの。もう一つはRPMパッケージによるものです。 推奨はRPMインストールであり、PG-StromMakefileもRPMパッケージによるインストールを前提に設計されています。

You can download the CUDA Toolkit installation package from NVIDIA DEVELOPER ZONE. Please select proper operating system, architecture, distribution, version and installer type. RPM installation in this document intends to use "rpm (network)". CUDA Toolkitのインストール用パッケージはNVIDIA DEVELOPER ZONEからダウンロードする事ができます。 適切なOS、アーキテクチャ、ディストリビューション、バージョン、およびインストータライプを選択してください。 本節におけるRPMインストールは『rpm(network)』の使用を意図しています。

RPM installation RPMインストール

The "rpm (network)" package contains only definition of the yum repository that distributes CUDA Toolkit. It is similar method when we add definition of the EPEL repository on OS Installation OSのインストール . So, you need to obtain and install the related RPM packages over the network. Run the commands below. 『rpm(network)』パッケージにはCUDA Toolkitを配布するyumリポジトリの定義情報が含まれているだけです。これは OS Installation OSのインストール においてシステムにEPELリポジトリの定義を追加したのと同様の方法です。 したがって、cudaリポジトリを登録した後、関連したRPMパッケージをネットワークインストールする必要があります。 下記のコマンドを実行してください。

$ sudo rpm -i cuda-repo-<distribution>-<version>.x86_64.rpm
$ sudo yum clean all
$ sudo yum install cuda

Once installation gets completed, CUDA Toolkit shall be deployed under the /usr/local/cuda. 正常にインストールが完了すると、/usr/local/cuda配下にCUDA Toolkitが導入されています。

$ ls /usr/local/cuda
LICENSE  bin  extras   lib64      libnvvp  samples  src      tools
README   doc  include  libnsight  nvvm     share    targets

Runfile installation Runfileインストール

The self executable archive, called "runfile", contains full-set of the CUDA Toolkit. Download the runfile, then execute it under the root user privillege. Runfileと呼ばれる自己実行型アーカイブにはCUDA Toolkitのフルセットが格納されています。 Runfileのダウンロード後、rootユーザの権限でこれを実行してください。

$ sudo sh cuda_<version>

The script prompts to answer several questions during installation, please answer "yes" basically. Especially, ensure the toolkit location is /usr/local/cuda-<version> and makes a symbolic link to the location on /usr/local/cuda.

インストール中、スクリプトが質問に対して入力を促す場面が何個かありますが、基本的に "yes" と回答するようにしてください。 また、特にCUDA Toolkitのインストールパスが/usr/local/cuda-<version>である事、このパスに対するシンボリックリンクを/usr/local/cudaに作成する事を確認してください。

If build or installation of the nvidia got failed, please check required packages are installed and nouveau driver is disabled at the OS Installation OSのインストール section. Please note that configuration to disable nouveau driver is not applied to the bootstrap image unless you don't execute dracut script, especially. nvidiaドライバのビルドやインストールに失敗する場合は、 OS Installation OSのインストール において必要なパッケージが導入されている事、およびnouveauドライバが無効化されている事を確認してください。特にdracutスクリプトを実行するまではnouveauドライバの無効化設定が起動イメージに反映されない事に留意してください。

Post installation configuration インストール後の設定

We have a known problem about linkage of NVRTC that is used by PG-Strom, on CUDA-7.0 and CUDA-7.5, at least. Add the following configuration as a workaround. 少なくともCUDA-7.0およびCUDA-7.5において、PG-Stromの使用するNVRTCライブラリのリンケージに関して問題がある事が分かっており、これを回避するため、ワークアラウンドとして以下の設定を行ってください。

# echo /usr/local/cuda/lib64 > /etc/
# ldconfig

Once installation of CUDA and nvidia driver gets completed, ensure the GPU devices are ready to use. The nvidia-smi command will print information about GPU devices installed on the system, like the example below. CUDAおよびnvidiaドライバのインストールが完了したら、GPUが正しく認識されている事を確認してください。 nvidia-smiコマンドを実行すると、以下の出力例のように、システムに搭載されているGPUの情報が表示されます。

$ nvidia-smi
Sat May 14 21:17:35 2016
| NVIDIA-SMI 352.68     Driver Version: 352.68         |
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|   0  GeForce GTX 980     Off  | 0000:02:00.0     Off |                  N/A |
| 33%   33C    P0    41W / 180W |     15MiB /  4095MiB |      0%      Default |
|   1  Tesla K20c          Off  | 0000:04:00.0     Off |                  Off |
| 30%   36C    P0    42W / 225W |     12MiB /  5119MiB |      0%      Default |

| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|  No running processes found                                                 |

PostgreSQL Installation PostgreSQLのインストール

This section introduces the installation of PostgreSQL from the source code. You can skip this section if you already installed required version of PostgreSQL on your system. If your preference is RPM installation, see the RPM Installation RPM インストール below. 本節ではソースコードからPostgreSQLをインストールについて説明します。 既に対応バージョンのPostgreSQLがインストール済みであれば、本節の内容は読み飛ばして構いません。 RPMインストールに関しては、下記の RPM Installation RPM インストール を参照してください。

PostgreSQL Global Development Group distributes both source and binary form of the PostgreSQL at You can choose a tarball of PostgreSQL 9.5.0 or later, and download the archive.にて、PostgreSQL Global Development GroupPostgreSQLのバイナリおよびソースコードを配布しています。 PostgreSQL 9.5.0以降のtarballを選択し、これをダウンロードしてください。

Extract the tarball you downloaded, then run the configure as follows. You can specify an arbitrary directory on the --prefix option. Ensure $PATH environment variable contains the /path/to/install/bin. You can omit --enable-debug and --enable-cassert options. On the other hands, note that PG-Strom is a software with short history, thus, people expect these options are valuable to find out or analyze unknown bugs. ダウンロードしたtarballを展開し、以下の通りconfigureスクリプトを実行してください。 --prefixには任意のディレクトリを指定する事ができますが、/path/to/install/bin$PATH環境変数に含まれている事を確認してください。 --enable-debug--enable-cassertは省略する事も可能ですが、PG-Stromは歴史の短いソフトウェアであり、これらのオプションは未知のバグを発見・解析するために役立つ事が期待されています。

$ ./configure --prefix=/path/to/install --enable-debug --enable-cassert

Build the source tree as usual. いつも通りにソースコードをビルドします。

$ make -j <num of parallels>
$ sudo make install

Ensure pg_config is runnable and its path is correct. pg_configが実行可能であり、パスが正しい事を確認してください。

$ which pg_config
$ pg_config --pgxs

PG-Strom does not have its own configure script because it has to share all the configuration stuff with the target PostgreSQL, not to have any inconsistency. Thus, its build chain relies on the pg_config that provides information when PostgreSQL was built. PG-Stromは固有のconfigureスクリプトを持ちません、なぜなら、対象のPostgreSQLと全く同一のコンフィグを持つ必要があり、不整合が許されないからです。 したがって、PG-Stromのビルドチェインは、PostgreSQLがビルドされた時の情報を提供するpg_configを全面的に信頼しています。

RPM Installation RPM インストール

PostgreSQL Global Development Group also provides a yum repository to distribute the latest and supported PostgreSQL and related software. You can install a small package to setup definition of the yum repository, like EPEL configuration, and then install PostgreSQL and other software. 最新およびサポート中のPostgreSQLと関連ソフトウェアの配布のため、PostgreSQL Global Development Groupはyumリポジトリを提供しています。 EPELの設定のように、yumリポジトリの設定を行うだけの小さなパッケージをインストールし、その後、PostgreSQLやその他のソフトウェアをインストールします。

The list of yum repository definition is here: You can find many repository definitions for each PostgreSQL major version and Linux distribution. You need to choose one of PostgreSQL 9.5 or later on your Linux distribution. yumリポジトリ定義の一覧は です。 PostgreSQLメジャーバージョンとLinuxディストリビューションごとに多くのリポジトリ定義がありますが、あなたのLinuxディストリビューション向けのPostgreSQL 9.5以降のものを選択する必要があります。

All you need to do are installation of yum repository definition, then install PostgreSQL package. 以下のように、yumリポジトリの定義をインストールし、次いで、PostgreSQLパッケージをインストールすれば完了です。 The packages below are needed to build and run PG-Strom. PG-Stromのビルドおよび実行には以下のパッケージが必要です。

  • postgresql95-devel
  • postgresql95-libs
  • postgresql95-server
  • postgresql95

$ sudo rpm -ivh pgdg-redhat95-9.5-2.noarch.rpm
$ sudo yum install postgresql95-server postgresql95-devel
 Package                  Arch        Version                 Repository   Size
 postgresql95-devel       x86_64      9.5.1-1PGDG.rhel7       pgdg95      1.7 M
 postgresql95-server      x86_64      9.5.1-1PGDG.rhel7       pgdg95      4.1 M
Installing for dependencies:
 postgresql95             x86_64      9.5.1-1PGDG.rhel7       pgdg95      1.3 M
 postgresql95-libs        x86_64      9.5.1-1PGDG.rhel7       pgdg95      218 k

Transaction Summary
Install  2 Packages (+2 Dependent packages)

Total download size: 7.4 M
Installed size: 32 M
Is this ok [y/d/N]: y
  postgresql95-devel.x86_64 0:9.5.1-1PGDG.rhel7
  postgresql95-server.x86_64 0:9.5.1-1PGDG.rhel7

Dependency Installed:
  postgresql95.x86_64 0:9.5.1-1PGDG.rhel7
  postgresql95-libs.x86_64 0:9.5.1-1PGDG.rhel7

Right now, PG-Strom is not distributed from the yum repository. 現時点では、PG-Stromはこのyumリポジトリからは配布されていません。

PG-Strom Installation PG-Stromのインストール

Getting the source code ソースコードの入手

You can check out the master branch of the Git repository ( to get source code of PG-Strom. PG-Stromのソースコードを入手するには、Gitリポジトリ ( のmasterブランチをチェックアウトします。

$ git clone pg_strom
Cloning into 'pg_strom'...
remote: Counting objects: 8531, done.
remote: Compressing objects: 100% (14/14), done.
remote: Total 8531 (delta 1), reused 0 (delta 0), pack-reused 8517
Receiving objects: 100% (8531/8531), 6.50 MiB | 3.40 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (6427/6427), done.

By the feature of GitHub, you can also download the latest source tree as a zip file. However, it is not convenient to follow the update of PG-Strom, so we don't recommend using the package unless you don't have particular reason; the server cannot connect to the internet for example. GitHubの機能により、最新版のソースツリーをZIPファイルとして入手する事もできますが、PG-Stromが更新された時の追従が不便ですので、サーバからインターネットに接続できないなどの事情がない限り、あまりお勧めはしません。

Building the PG-Strom PG-Stromのビルド

The configuration when you build PG-Strom has to be strictly identical with the target PostgreSQL. For example, if a particular structure would have different layout on PG-Strom from the PostgreSQL by the configuration on build, it may lead a bug which is hard to find. Thus, PG-Strom has no own configure script; that may produce inconsistency. It uses pg_config to reference the configuration of PostgreSQL on its build. PG-Stromをビルドする時のコンフィグは、インストール先のPostgreSQLと厳密に一致していなければいけません。例えば、同じ構造体がビルド時のコンフィグによりPostgreSQLPG-Stromで異なったレイアウトを持ってしまったとすれば、非常に発見の難しいバグを生み出してしまうかもしれません。 したがって、(一貫性のない状態を避けるため)PG-Stromは独自にconfigureスクリプトを走らせたりはせず、pg_configを使ってPostgreSQLのビルド時設定を参照します。

Run make then make install with no extra configuration, if PATH environment variable is configured to pg_config of the target PostgreSQL correctly. pg_configにパスが通っており、それがインストール先のPostgreSQLのものであれば、そのままmakemake installを実行してください。

$ which pg_config
$ pg_config --pgxs
$ cd pg_strom
$ make
$ sudo make install
Ensure the pg_config command kicked by the make on the build is really what you intend. For example, in case when multiple PostgreSQL by RPM installation and source installation are mixed, pg_config in use will be determined according to the $PATH environment variable. makeコマンドを実行した時に、ビルドの過程で呼び出されるpg_configコマンドが本当にインストール先のPostgreSQLのものであるのかどうかを確認してください。 例えば、RPMインストールとソースインストールのPostgreSQLが混在しているような状況では、$PATH環境変数の値に依存してどちらのPostgreSQLビルド時設定を反映するかが決まります。

Frequent Troubles on Build ビルド時のよくあるトラブル

pg_config was not found pg_configが見つからない
Ensure the $PATH environment variable whether it contains the directory you installed the binary commands of the target PostgreSQL. It shall be /usr/local/pgsql/bin in the default --prefix configuration, however, it is not included in the $PATH environment variable of default setting on Red Hat Enterprise Linux and Cent OS. 環境変数$PATHが、インストール先PostgreSQLのバイナリコマンドをインストールしたディレクトリを含んでいるかどうか確認してください。 デフォルトの--prefixでは、これは/usr/local/pgsql/binとなりますが、Red Hat Enterprise LinuxCent OSのデフォルト設定の$PATH環境変数には含まれていません。
CUDA related files were not found CUDA関連ファイルが見つからない
Ensure whether the symbolic link /usr/local/cuda exists and points the proper directory where you installed the CUDA Toolkit. If you installed CUDA Toolkit onto the non-default location, override CUDA_PATH variable to be supplied to make command. シンボリックリンク/usr/local/cudaが存在し、CUDA Toolkitをインストールしたディレクトリを正しく参照しているかどうか確認してください。 もしCUDA Toolkitをデフォルト以外の場所にインストールしているのであれば、makeコマンドに与えるCUDA_PATH変数を上書きしてください。
$ make CUDA_PATH=/path/to/cuda/installation/base

Post Installation Setup インストール後の設定

This section introduces post-installation setup stuffs. 本章ではPG-Stromインストール後の設定項目について説明します。

Database Creation データベースの作成

If you don't create a database cluster, run initdb command to create initial database of PostgreSQL データベースの初期化が済んでいない場合は、initdbコマンドを実行してPostgreSQLの初期データベースを作成します。

$ initdb -D /path/to/database

Configuration of postgresql.conf postgresql.confの設定

$PGDATA/postgresql.conf is a file to descript configuration parameters of PostgreSQL. This section introduces the minimum required configuration to work PG-Strom. $PGDATA/postgresql.confPostgreSQLの設定パラメータを記述するファイルです。 本節では、PG-Stromを動作させるために最低限必要な設定パラメータについて説明します。

The PG-Strom module has to be loaded, by the shared_preload_libraries configuration parameter, on startup of the postmaster process. Thus, it is mandatory to put the configuration below. PG-Stromモジュールはshared_preload_librariesパラメータによってpostmasterプロセスの起動時にロードされる必要があります。したがって、以下の設定項目は必須です。
shared_preload_libraries = '$libdir/pg_strom'
We recommend expanding shared_buffers configuration from the default, to the expected amount of the data size for on-memory processing. PG-Strom enables effective query processing with GPU parallelism on CPU intensive workloads. On the other hands, if most of the data to be processed is stored in the magnetic drives, i/o operation shall be the dominance factor, thus, GPU parallelism will not work well. So, it is preferable to expand the shared_buffers to the amount of data size to be processed, and preload the data using pg_prewarm. オンメモリ処理が可能となるよう、shared_buffersパラメータの設定値を想定されるデータサイズまで拡大する事を推奨します。 PG-StromはCPU中心の負荷をGPUで並列処理する事により効率的なクエリ処理を実現しますが、処理すべきデータの大半が磁気ディスクに格納されているような状況ではストレージからの読み出しが処理全体の支配項となってしまうため、GPUによる高速化効果が得られません。 そのため、最適なパフォーマンスを得るためにはshared_buffersを処理対象のデータサイズまで拡大し、pg_prewarmによってデータを事前にロードしておくのが望ましいです。
shared_buffers = 10GB
(Even though it depends on the target workloads,) we recommend to expand work_mem into multi-gigabytes at least. Analytic queries tend to consume larger working memory in general, but less concurrency than transactional workloads. So, larger assignment of work_mem configuration allows adopting better execution strategy on CPU side also, like quick-sort instead of disk-sort. (対象となるワークロードによりますが、)work_memパラメータを少なくとも数GBまでは拡大する事を推奨します。 一般に解析系クエリは多くのメモリを消費しますが、トランザクション系のシステムに比べると同時接続セッション数は非常に少ない傾向にあります。したがって、より大きなwork_mem設定は、例えばDisk-SortではなくQuick-Sortなど、CPU側においてもより良い実行戦略を採る事を可能にするでしょう。
work_mem = 10GB

See Reference:Config Options リファレンス:設定パラメータ for the configuration parameters provided by PG-Strom. これ以外にPG-Stromが提供する設定パラメータについては Reference:Config Options リファレンス:設定パラメータ を参照してください。

Creation of PG-Strom related database object PG-Strom関連オブジェクトの作成

The prior configuration enables to load PG-Strom on startup of PostgreSQL, and get ready to use GPU devices installed on the syste. Once you start PostgreSQL using pg_ctl, PG-Strom generates log messages related to GPU or CUDA, as follows. (Although it made a warning because of 2 GPU models in different generation...) ここまでの設定で、PostgreSQL起動時にPG-Stromをロードし、システムに搭載されているGPUを使用する準備ができました。 pg_ctlコマンドを使用してPostgreSQLを起動すると、以下のようにPG-StromやGPU、CUDAに関連したログが出力されます。 (ここでは世代の異なる2つのGPUを搭載しているために警告が出力されていますが)

$ pg_ctl -D /opt/pgsql/data start
server starting
LOG:  PG-Strom version 1.0devel built for PostgreSQL 9.5
LOG:  CUDA Runtime version: 7.5.0
LOG:  NVIDIA driver version: 352.79
LOG:  GPU0 GeForce GTX 980 (2048 CUDA cores, 1253MHz), L2 2048KB, RAM 4095MB (256bits, 3505MHz), capability 5.2
LOG:  GPU1 Tesla K20c (2496 CUDA cores, 705MHz), L2 1280KB, RAM 4799MB (320bits, 2600MHz), capability 3.5
WARNING:  Mixture of multiple GPU device capabilities
LOG:  NVRTC - CUDA Runtime Compilation vertion 7.5
LOG:  database system was shut down at 2016-03-13 21:56:29 JST
LOG:  MultiXact member wraparound protections are now enabled
LOG:  database system is ready to accept connections
LOG:  autovacuum launcher started

インストールの最終ステップは、PostgreSQLデータベースにログオンして、スキーマやSQL関数などPG-Strom関連のデータベースオブジェクトを作成する事です。 一連のステップはPostgreSQLのExtensionメカニズムにより自動化されているため、ユーザが行う必要があるのは以下のコマンドを実行する事のみです。

postgres=# CREATE EXTENSION pg_strom;

You need to run the above commands. Once you run CREATE EXTENSION pg_strom; command towards the special database template1, the database newly created shall already have PG-Strom setup on the initial state. 全てのデータベースに対して上記のコマンドを実行する必要がありますが、特別なデータベースtemplate1に対して一度CREATE EXTENSION pg_strom;を実行すれば、今後作成されるデータベースに対しては、初期状態で既にPG-Strom用のセットアップが完了した状態になっています。

template1=# CREATE EXTENSION pg_strom;

That is all of the installation process of PG-Strom 以上でPG-Stromのインストールは完了です。