論文の概要: SPA-GCN: Efficient and Flexible GCN Accelerator with an Application for Graph Similarity Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05936v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 20:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 15:31:24.836591
• Title: SPA-GCN: Efficient and Flexible GCN Accelerator with an Application for Graph Similarity Computation
• Title（参考訳）: SPA-GCN:グラフ類似性計算のための効率よく柔軟なGCN加速器
• Authors: Atefeh Sohrabizadeh, Yuze Chi, Jason Cong
• Abstract要約: 本稿では,グラフ上のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を高速化するための,SPA-GCNと呼ばれる柔軟なアーキテクチャを提案する。 SPA-GCNはマルチコアCPU実装やGPU実装と比較して高速に動作可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.54579279348595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While there have been many studies on hardware acceleration for deep learning on images, there has been a rather limited focus on accelerating deep learning applications involving graphs. The unique characteristics of graphs, such as the irregular memory access and dynamic parallelism, impose several challenges when the algorithm is mapped to a CPU or GPU. To address these challenges while exploiting all the available sparsity, we propose a flexible architecture called SPA-GCN for accelerating Graph Convolutional Networks (GCN), the core computation unit in deep learning algorithms on graphs. The architecture is specialized for dealing with many small graphs since the graph size has a significant impact on design considerations. In this context, we use SimGNN, a neural-network-based graph matching algorithm, as a case study to demonstrate the effectiveness of our architecture. The experimental results demonstrate that SPA-GCN can deliver a high speedup compared to a multi-core CPU implementation and a GPU implementation, showing the efficiency of our design.
• Abstract（参考訳）: 画像の深層学習のためのハードウェアアクセラレーションに関する研究は数多く行われているが、グラフを含む深層学習アプリケーションの高速化に焦点が当てられている。 不規則なメモリアクセスや動的並列性といったグラフのユニークな特徴は、アルゴリズムがcpuやgpuにマッピングされるときにいくつかの課題を課す。 これらの課題に対処するため,グラフ上のディープラーニングアルゴリズムのコア計算ユニットであるGraph Convolutional Networks (GCN) を高速化するための,SPA-GCNと呼ばれる柔軟なアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャは、グラフのサイズが設計に重大な影響を与えるため、多くの小さなグラフを扱うために特化している。 この文脈では、ニューラルネットワークベースのグラフマッチングアルゴリズムであるSimGNNをケーススタディとして使用し、アーキテクチャの有効性を実証する。 実験により,SPA-GCNはマルチコアCPU実装やGPU実装と比較して高速に動作できることが示され,設計の効率性が示された。

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