論文の概要: Runtime Performances Benchmark for Knowledge Graph Embedding Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04275v1
- Date: Thu, 5 Nov 2020 21:58:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 11:22:18.438199
- Title: Runtime Performances Benchmark for Knowledge Graph Embedding Methods
- Title（参考訳）: ナレッジグラフ埋め込みメソッドのランタイムパフォーマンスベンチマーク
- Authors: Angelica Sofia Valeriani
- Abstract要約: 本稿は,KGE alghoritmsの最先端実装のランタイム性能のキャラクタリゼーションについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper wants to focus on providing a characterization of the runtime
performances of state-of-the-art implementations of KGE alghoritms, in terms of
memory footprint and execution time. Despite the rapidly growing interest in
KGE methods, so far little attention has been devoted to their comparison and
evaluation; in particular, previous work mainly focused on performance in terms
of accuracy in specific tasks, such as link prediction. To this extent, a
framework is proposed for evaluating available KGE implementations against
graphs with different properties, with a particular focus on the effectiveness
of the adopted optimization strategies. Graphs and models have been trained
leveraging different architectures, in order to enlighten features and
properties of both models and the architectures they have been trained on. Some
results enlightened with experiments in this document are the fact that
multithreading is efficient, but benefit deacreases as the number of threads
grows in case of CPU. GPU proves to be the best architecture for the given
task, even if CPU with some vectorized instructions still behaves well.
Finally, RAM utilization for the loading of the graph never changes between
different architectures and depends only on the type of graph, not on the
model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,kge alghoritmsの最先端実装のランタイム性能を,メモリフットプリントと実行時間の観点から評価することに注力する。
KGE手法への関心が急速に高まっているにもかかわらず、その比較と評価にはほとんど関心が向けられていない。
この点において、異なる特性を持つグラフに対して利用可能なKGE実装を評価するためのフレームワークが提案され、特に適用された最適化戦略の有効性に焦点が当てられている。
グラフとモデルは異なるアーキテクチャを活用して訓練され、モデルとそれらが訓練したアーキテクチャの両方の特徴と特性を啓蒙している。
この文書で実験によって啓発されたいくつかの結果は、マルチスレッディングが効率的であるという事実である。
GPUは、ベクトル化された命令を持つCPUがまだうまく動作していても、与えられたタスクに最適なアーキテクチャであることを証明しています。
最後に、グラフのロードにおけるRAM利用は、異なるアーキテクチャ間で決して変化せず、モデルではなくグラフの種類に依存します。
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