論文の概要: GNNIE: GNN Inference Engine with Load-balancing and Graph-Specific Caching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10554v1
• Date: Fri, 21 May 2021 20:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:57:06.094054
• Title: GNNIE: GNN Inference Engine with Load-balancing and Graph-Specific Caching
• Title（参考訳）: GNNIE: ロードバランシングとグラフ特化キャッシングを備えたGNN推論エンジン
• Authors: Sudipta Mondal, Susmita Dey Manasi, Kishor Kunal, and Sachin S. Sapatnekar
• Abstract要約: GNNIEは、幅広いグラフニューラルネットワーク(GNN)を実行するために設計されたアクセラレータである。 i)ノード特徴オペランドをブロックに分割し、 (ii) 再注文と再配布を行い、 (iii) 処理要素間の通信オーバーヘッドの少ない柔軟なMACアーキテクチャを使用する。 GNNIEは、CPU上の8890倍、グラフアテンションネットワーク(GAT)、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、GraphSAGE、GINConv、DiffPool上の複数のデータセット上のGPU上の295倍の平均スピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.654276707313136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analysis engines based on Graph Neural Networks (GNNs) are vital for many real-world problems that model relationships using large graphs. Challenges for a GNN hardware platform include the ability to (a) host a variety of GNNs, (b) handle high sparsity in input node feature vectors and the graph adjacency matrix and the accompanying random memory access patterns, and (c) maintain load-balanced computation in the face of uneven workloads induced by high sparsity and power-law vertex degree distributions in real datasets. The proposes GNNIE, an accelerator designed to run a broad range of GNNs. It tackles workload imbalance by (i) splitting node feature operands into blocks, (ii) reordering and redistributing computations, and (iii) using a flexible MAC architecture with low communication overheads among the processing elements. In addition, it adopts a graph partitioning scheme and a graph-specific caching policy that efficiently uses off-chip memory bandwidth that is well suited to the characteristics of real-world graphs. Random memory access effects are mitigated by partitioning and degree-aware caching to enable the reuse of high-degree vertices. GNNIE achieves average speedups of over 8890x over a CPU and 295x over a GPU over multiple datasets on graph attention networks (GATs), graph convolutional networks (GCNs), GraphSAGE, GINConv, and DiffPool, Compared to prior approaches, GNNIE achieves an average speedup of 9.74x over HyGCN for GCN, GraphSAGE, and GINConv; HyGCN cannot implement GATs. GNNIE achieves an average speedup of 2.28x over AWB-GCN (which runs only GCNs), despite using 3.4x fewer processing units.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく解析エンジンは,大規模グラフを用いて関係をモデル化する実世界の多くの問題において不可欠である。 GNNハードウェアプラットフォームの課題は、(a)さまざまなGNNをホストし、(b)入力ノード特徴ベクトルとグラフ隣接行列と付随するランダムメモリアクセスパターンの高間隔を処理し、(c)実際のデータセットにおける高間隔およびパワーロー頂点度分布によって引き起こされる不均一なワークロードに直面してロードバランスな計算を維持することである。 GNNIEは幅広いGNNを実行するために設計されたアクセラレータである。 i)ノード機能のオペランドをブロックに分割すること、(ii)計算の再順序付けと再分配、(iii)処理要素間の通信オーバーヘッドの少ない柔軟なmacアーキテクチャを使用することにより、ワークロードの不均衡に取り組む。 さらに、実際のグラフの特徴によく適合するオフチップメモリ帯域幅を効率的に利用するグラフ分割方式とグラフ固有のキャッシュポリシーを採用している。 ランダムメモリアクセス効果は分割と次数認識キャッシュによって軽減され、高次頂点の再利用を可能にする。 GNNIEは、CPU上で8890x以上、GPU上で295x以上、グラフアテンションネットワーク(GAT)、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、グラフSAGE、GINConv、DiffPool上での平均スピードアップを達成する。 GNNIEは、AWB-GCN(GCNのみで動作する)よりも平均2.28倍のスピードアップを実現している。

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