論文の概要: A Frequency-aware Software Cache for Large Recommendation System Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05321v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 12:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 12:43:41.001127
• Title: A Frequency-aware Software Cache for Large Recommendation System Embeddings
• Title（参考訳）: 大規模レコメンデーションシステム埋め込みのための周波数対応ソフトウェアキャッシュ
• Authors: Jiarui Fang and Geng Zhang and Jiatong Han and Shenggui Li and Zhengda Bian and Yongbin Li and Jin Liu and Yang You
• Abstract要約: ディープラーニングレコメンデーションモデル(DLRM)はインターネット企業で広く採用されている。 本稿では,CPU と GPU メモリ空間の埋め込みテーブルを動的に管理するために,GPU ベースのソフトウェアキャッシュ手法を提案する。 提案するソフトウェアキャッシュは,GPU上のDLRM全体を同期更新方式でトレーニングする上で効率がよい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.873521953539361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning recommendation models (DLRMs) have been widely applied in Internet companies. The embedding tables of DLRMs are too large to fit on GPU memory entirely. We propose a GPU-based software cache approaches to dynamically manage the embedding table in the CPU and GPU memory space by leveraging the id's frequency statistics of the target dataset. Our proposed software cache is efficient in training entire DLRMs on GPU in a synchronized update manner. It is also scaled to multiple GPUs in combination with the widely used hybrid parallel training approaches. Evaluating our prototype system shows that we can keep only 1.5% of the embedding parameters in the GPU to obtain a decent end-to-end training speed.
• Abstract（参考訳）: 深層学習推薦モデル(DLRM)はインターネット企業で広く採用されている。 DLRMの埋め込みテーブルは、GPUメモリに完全に適合するには大きすぎる。 ターゲットデータセットのIDの周波数統計を利用して,CPUおよびGPUメモリ空間の埋め込みテーブルを動的に管理するためのGPUベースのソフトウェアキャッシュ手法を提案する。 提案するソフトウェアキャッシュは,GPU上のDLRM全体を同期更新方式でトレーニングする上で効率がよい。 また、広く使われているハイブリッド並列トレーニングアプローチと組み合わせて、複数のgpuにスケールできる。 プロトタイプシステムの評価により,gpuへの埋め込みパラメータの1.5%しか保持できず,適切なエンドツーエンドのトレーニング速度が得られることが分かった。

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