論文の概要: Benchmarking GPU and TPU Performance with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12247v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 21:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:05:05.681097
• Title: Benchmarking GPU and TPU Performance with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるGPUとTPU性能のベンチマーク
• Authors: xiangyang Ju, Yunsong Wang, Daniel Murnane, Nicholas Choma, Steven Farrell, Paolo Calafiura
• Abstract要約: この研究は、現実のパターン認識問題を解決するために開発されたグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてGPUとTPUのパフォーマンストレーニングを分析し、比較する。 スパースデータに作用する新しいモデルのクラスを特徴付けることは、ディープラーニングライブラリや将来のAIアクセラレータの設計を最適化するのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Many artificial intelligence (AI) devices have been developed to accelerate the training and inference of neural networks models. The most common ones are the Graphics Processing Unit (GPU) and Tensor Processing Unit (TPU). They are highly optimized for dense data representations. However, sparse representations such as graphs are prevalent in many domains, including science. It is therefore important to characterize the performance of available AI accelerators on sparse data. This work analyzes and compares the GPU and TPU performance training a Graph Neural Network (GNN) developed to solve a real-life pattern recognition problem. Characterizing the new class of models acting on sparse data may prove helpful in optimizing the design of deep learning libraries and future AI accelerators.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルのトレーニングと推論を加速するために、多くの人工知能(AI)デバイスが開発されている。 最も一般的なのはグラフィックス処理ユニット(GPU)とテンソル処理ユニット(TPU)である。 密度データ表現に高度に最適化されている。 しかし、グラフのようなスパース表現は科学を含む多くの領域で一般的である。 したがって、スパースデータ上で利用可能なAIアクセラレータのパフォーマンスを特徴付けることが重要である。 この研究は、現実のパターン認識問題を解決するために開発されたグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてGPUとTPUのパフォーマンストレーニングを分析し、比較する。 スパースデータに作用する新しいモデルのクラスを特徴付けることは、ディープラーニングライブラリと将来のAIアクセラレータの設計を最適化するのに有効である。

関連論文リスト

• Architectural Implications of Embedding Dimension during GCN on CPU and GPU [6.650945912906685]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCNs)は、グラフ学習問題に広く用いられているGNNの一種である。 GCNは、固有のスパーシリティ、低いデータ再利用、大規模なメモリ容量要求のため、アーキテクチャの観点からは難しいアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T19:23:12Z)
• Intelligence Processing Units Accelerate Neuromorphic Learning [52.952192990802345]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー消費と遅延の観点から、桁違いに改善されている。 我々は、カスタムSNN PythonパッケージsnnTorchのIPU最適化リリースを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T15:44:08Z)
• A Comprehensive Study on Large-Scale Graph Training: Benchmarking and Rethinking [124.21408098724551]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模グラフトレーニングは、非常に難しい問題である 本稿では,既存の問題に対処するため,EnGCNという新たなアンサンブルトレーニング手法を提案する。 提案手法は,大規模データセット上でのSOTA(State-of-the-art)の性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T03:43:05Z)
• Inducing Gaussian Process Networks [80.40892394020797]
  本稿では,特徴空間と誘導点を同時に学習するシンプルなフレームワークであるGaussian Process Network (IGN)を提案する。 特に誘導点は特徴空間で直接学習され、複雑な構造化領域のシームレスな表現を可能にする。 実世界のデータセットに対する実験結果から,IGNは最先端の手法よりも大幅に進歩していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T05:27:09Z)
• FPGA-optimized Hardware acceleration for Spiking Neural Networks [69.49429223251178]
  本研究は,画像認識タスクに適用したオフライントレーニングによるSNN用ハードウェアアクセラレータの開発について述べる。 この設計はXilinx Artix-7 FPGAをターゲットにしており、利用可能なハードウェアリソースの40%を合計で使用している。 分類時間を3桁に短縮し、ソフトウェアと比較すると精度にわずか4.5%の影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T13:59:22Z)
• BGL: GPU-Efficient GNN Training by Optimizing Graph Data I/O and Preprocessing [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の成功を非ユークリッドグラフデータに拡張した。 既存のシステムは、数十億のノードとエッジを持つ巨大なグラフをGPUでトレーニングする非効率である。 本稿では,ボトルネックに対処するための分散GNN学習システムであるBGLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T00:37:37Z)
• Learning on Hardware: A Tutorial on Neural Network Accelerators and Co-Processors [0.0]
  ディープニューラルネットワーク(dnn)は、複雑なタスクを解決可能にするために、多くのパラメータを考慮に入れることができるという利点がある。 コンピュータビジョンや音声認識では、一般的なアルゴリズムよりも精度が高く、タスクによっては人間の専門家よりも精度が高いものもあります。 近年のDNNの進展に伴い、疾患の診断や自動運転など、多くの応用分野が活用されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T12:50:27Z)
• ItNet: iterative neural networks with small graphs for accurate and efficient anytime prediction [1.52292571922932]
  本研究では,計算グラフの観点から,メモリフットプリントが小さいネットワークモデルについて紹介する。 CamVidおよびCityscapesデータセットでセマンティックセグメンテーションの最新の結果を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-21T15:56:29Z)
• Binary Graph Neural Networks [69.51765073772226]
  グラフニューラルネットワーク(gnns)は、不規則データに対する表現学習のための強力で柔軟なフレームワークとして登場した。 本稿では,グラフニューラルネットワークのバイナライゼーションのための異なる戦略を提示し,評価する。 モデルの慎重な設計とトレーニングプロセスの制御によって、バイナリグラフニューラルネットワークは、挑戦的なベンチマークの精度において、適度なコストでトレーニングできることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T18:48:58Z)
• Not Half Bad: Exploring Half-Precision in Graph Convolutional Neural Networks [8.460826851547294]
  現代の機械学習を用いた効率的なグラフ解析は、ますます注目を集めている。 ディープラーニングアプローチは、隣接行列全体にわたって運用されることが多い。 実行時間とメモリ要求の両方を削減するための効率的な対策を特定することが望ましい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T19:47:42Z)
• Optimizing Memory Placement using Evolutionary Graph Reinforcement Learning [56.83172249278467]
  大規模検索空間を対象とした進化グラフ強化学習(EGRL)を提案する。 我々は、推論のために、Intel NNP-Iチップ上で、我々のアプローチを直接訓練し、検証する。 また,NNP-Iコンパイラと比較して28～78%の高速化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T18:50:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。