論文の概要: MGG: Accelerating Graph Neural Networks with Fine-grained intra-kernel Communication-Computation Pipelining on Multi-GPU Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06800v3
• Date: Tue, 27 Jun 2023 01:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 18:06:11.533982
• Title: MGG: Accelerating Graph Neural Networks with Fine-grained intra-kernel Communication-Computation Pipelining on Multi-GPU Platforms
• Title（参考訳）: MGG:マルチGPUプラットフォーム上での微細カーネル内通信-計算パイプライニングによるグラフニューラルネットワークの高速化
• Authors: Yuke Wang, Boyuan Feng, Zheng Wang, Tong Geng, Kevin Barker, Ang Li, and Yufei Ding
• Abstract要約: マルチGPUプラットフォーム上でのフルグラフGNNを高速化するシステム設計であるMGGを提案する。 MGGの中核は、GPUカーネル内での微粒な計算通信オーバラップを容易にする、新しい動的ソフトウェアパイプラインである。 MGGは様々な設定で最先端のフルグラフGNNシステムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.25823488936712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing size of input graphs for graph neural networks (GNNs) highlights the demand for using multi-GPU platforms. However, existing multi-GPU GNN systems optimize the computation and communication individually based on the conventional practice of scaling dense DNNs. For irregularly sparse and fine-grained GNN workloads, such solutions miss the opportunity to jointly schedule/optimize the computation and communication operations for high-performance delivery. To this end, we propose MGG, a novel system design to accelerate full-graph GNNs on multi-GPU platforms. The core of MGG is its novel dynamic software pipeline to facilitate fine-grained computation-communication overlapping within a GPU kernel. Specifically, MGG introduces GNN-tailored pipeline construction and GPU-aware pipeline mapping to facilitate workload balancing and operation overlapping. MGG also incorporates an intelligent runtime design with analytical modeling and optimization heuristics to dynamically improve the execution performance. Extensive evaluation reveals that MGG outperforms state-of-the-art full-graph GNN systems across various settings: on average 4.41X, 4.81X, and 10.83X faster than DGL, MGG-UVM, and ROC, respectively.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の入力グラフサイズの増加は、マルチGPUプラットフォームの使用需要を浮き彫りにしている。 しかし,既存のマルチGPUGNNシステムは,従来のDNNのスケーリング手法に基づいて,計算と通信を個別に最適化している。 不規則にスパースできめ細かなGNNワークロードに対して、そのようなソリューションは、ハイパフォーマンスデリバリのための計算と通信操作を共同でスケジュール/最適化する機会を逃している。 そこで本研究では,マルチGPUプラットフォーム上でのフルグラフGNNを高速化するシステム設計であるMGGを提案する。 MGGの中核は、GPUカーネル内での微粒な計算通信オーバラップを容易にする、新しい動的ソフトウェアパイプラインである。 特にMGGは、ワークロードのバランシングと運用オーバーラップを容易にするために、GNN対応パイプライン構築とGPU対応パイプラインマッピングを導入している。 MGGはまた、解析モデリングと最適化ヒューリスティックを備えたインテリジェントランタイム設計を取り入れ、実行性能を動的に改善する。 MGGは、DGL、MGG-UVM、ROCよりも平均4.41X、4.81X、10.83倍高速である。

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