論文の概要: Algorithm to Compilation Co-design: An Integrated View of Neural Network Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08846v2
• Date: Thu, 17 Jun 2021 04:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 11:26:46.284685
• Title: Algorithm to Compilation Co-design: An Integrated View of Neural Network Sparsity
• Title（参考訳）: アルゴリズムによるコンパイル協調設計:ニューラルネットワークの空間性の統合的視点
• Authors: Fu-Ming Guo, Austin Huang
• Abstract要約: BERT言語モデルの変圧器ブロックの重み付けに構造化および非構造化プルーニングを適用した。 本研究では,モデル決定と空間的拡張実行に対する直接的影響の関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8566457170664925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reducing computation cost, inference latency, and memory footprint of neural networks are frequently cited as research motivations for pruning and sparsity. However, operationalizing those benefits and understanding the end-to-end effect of algorithm design and regularization on the runtime execution is not often examined in depth. Here we apply structured and unstructured pruning to attention weights of transformer blocks of the BERT language model, while also expanding block sparse representation (BSR) operations in the TVM compiler. Integration of BSR operations enables the TVM runtime execution to leverage structured pattern sparsity induced by model regularization. This integrated view of pruning algorithms enables us to study relationships between modeling decisions and their direct impact on sparsity-enhanced execution. Our main findings are: 1) we validate that performance benefits of structured sparsity block regularization must be enabled by the BSR augmentations to TVM, with 4x speedup relative to vanilla PyTorch and 2.2x speedup relative to standard TVM compilation (without expanded BSR support). 2) for BERT attention weights, the end-to-end optimal block sparsity shape in this CPU inference context is not a square block (as in \cite{gray2017gpu}) but rather a linear 32x1 block 3) the relationship between performance and block size / shape is is suggestive of how model regularization parameters interact with task scheduler optimizations resulting in the observed end-to-end performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの計算コスト、推論レイテンシ、メモリフットプリントの削減は、プルーニングとスパーシティの研究モチベーションとしてしばしば引用される。 しかし、これらの利点を運用し、アルゴリズム設計とランタイム実行における正規化によるエンドツーエンドの効果を理解することは、しばしば検討されない。 本稿では,BERT言語モデルのトランスフォーマーブロックの重み付けに対して,構造化および非構造化プルーニングを適用するとともに,TVMコンパイラにおけるブロックスパース表現(BSR)操作を拡張する。 bsr操作の統合により、tvmランタイムの実行はモデル正規化によって引き起こされる構造化パターンスパーシティを活用できる。 このプルーニングアルゴリズムの統合ビューにより、モデリング決定と空間的拡張実行に対する直接的影響の関係を研究できる。 1)sparsityブロックの正規化によるパフォーマンス上のメリットは,bsrによるtvmの拡張によって実現されなければならないこと,また,vanilla pytorchと比較して4倍のスピードアップ,標準のtvmコンパイルと比較して2.2倍のスピードアップ(拡張されたbsrサポートなしで)が実現可能であること,の確認。 2) BERTアテンション重みの場合、このCPU推論コンテキストにおけるエンドツーエンドのブロック間隔の形状は、正方ブロックではなく、線形32x1ブロックである。 性能とブロックサイズ/形状の関係は、タスクスケジューラ最適化とモデル正規化パラメータがどのように相互作用するかが示唆される。

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