論文の概要: Hardware/Software Co-Programmable Framework for Computational SSDs to Accelerate Deep Learning Service on Large-Scale Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09189v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 06:08:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 17:12:26.681341
• Title: Hardware/Software Co-Programmable Framework for Computational SSDs to Accelerate Deep Learning Service on Large-Scale Graphs
• Title（参考訳）: 大規模グラフ上でディープラーニングサービスを高速化する計算ssdのためのハードウェア/ソフトウェア協調プログラミングフレームワーク
• Authors: Miryeong Kwon, Donghyun Gouk, Sangwon Lee, Myoungsoo Jung
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、100億のエッジからなる大規模グラフを処理する。 高速でエネルギー効率のよいGNN処理のための,使い易く,ほぼ保存可能な推論基盤を提供する,大規模グラフの新たなディープラーニングフレームワークであるHolisticGNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.698995648930806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) process large-scale graphs consisting of a hundred billion edges. In contrast to traditional deep learning, unique behaviors of the emerging GNNs are engaged with a large set of graphs and embedding data on storage, which exhibits complex and irregular preprocessing. We propose a novel deep learning framework on large graphs, HolisticGNN, that provides an easy-to-use, near-storage inference infrastructure for fast, energy-efficient GNN processing. To achieve the best end-to-end latency and high energy efficiency, HolisticGNN allows users to implement various GNN algorithms and directly executes them where the actual data exist in a holistic manner. It also enables RPC over PCIe such that the users can simply program GNNs through a graph semantic library without any knowledge of the underlying hardware or storage configurations. We fabricate HolisticGNN's hardware RTL and implement its software on an FPGA-based computational SSD (CSSD). Our empirical evaluations show that the inference time of HolisticGNN outperforms GNN inference services using high-performance modern GPUs by 7.1x while reducing energy consumption by 33.2x, on average.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnn)は、1000億エッジからなる大規模グラフを処理する。 従来のディープラーニングとは対照的に、新興GNNのユニークな振る舞いは、大量のグラフとストレージにデータを埋め込むことで、複雑で不規則な前処理を示す。 高速でエネルギー効率のよいGNN処理のための,使い易く,ほぼ保存可能な推論基盤を提供する,大規模グラフの新たなディープラーニングフレームワークであるHolisticGNNを提案する。 最高のエンドツーエンドのレイテンシと高エネルギー効率を達成するために、HolisticGNNは、ユーザーが様々なGNNアルゴリズムを実装し、実際のデータが存在する場所で直接実行することができる。 また、PCIe上のRPCも可能で、ユーザーは基盤となるハードウェアやストレージの構成を知らずにグラフセマンティックライブラリを通じてGNNをプログラムできる。 本稿では,HolisticGNNのハードウェアRTLを作成し,FPGAベースの計算SSD(CSSD)上に実装する。 実験により,HolisticGNNの予測時間は,高性能な現代GPUを用いたGNN推論サービスを平均で7.1倍,エネルギー消費量は33.2倍に向上した。

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