論文の概要: GPU-based Private Information Retrieval for On-Device Machine Learning Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10904v3
• Date: Mon, 25 Sep 2023 22:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 20:54:34.344195
• Title: GPU-based Private Information Retrieval for On-Device Machine Learning Inference
• Title（参考訳）: gpuを用いたオンデバイス機械学習推論のためのプライベート情報検索
• Authors: Maximilian Lam, Jeff Johnson, Wenjie Xiong, Kiwan Maeng, Udit Gupta, Yang Li, Liangzhen Lai, Ilias Leontiadis, Minsoo Rhu, Hsien-Hsin S. Lee, Vijay Janapa Reddi, Gu-Yeon Wei, David Brooks, G. Edward Suh
• Abstract要約: オンデバイス機械学習(ML)推論は、リモートサーバに公開することなく、ユーザデバイス上でプライベートなユーザデータを使用可能にする。 本研究では,プライベート情報を共有することなく,サーバからの埋め込みを効率的に,かつプライベートに検索するためのプライベート情報検索(PIR)を提案する。 当社のシステムは単一のV100 GPU上で,毎秒最大100,000ドルのクエリを処理可能です -- CPUベースのベースラインよりも100倍のスループット向上を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.340827096549297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-device machine learning (ML) inference can enable the use of private user data on user devices without revealing them to remote servers. However, a pure on-device solution to private ML inference is impractical for many applications that rely on embedding tables that are too large to be stored on-device. In particular, recommendation models typically use multiple embedding tables each on the order of 1-10 GBs of data, making them impractical to store on-device. To overcome this barrier, we propose the use of private information retrieval (PIR) to efficiently and privately retrieve embeddings from servers without sharing any private information. As off-the-shelf PIR algorithms are usually too computationally intensive to directly use for latency-sensitive inference tasks, we 1) propose novel GPU-based acceleration of PIR, and 2) co-design PIR with the downstream ML application to obtain further speedup. Our GPU acceleration strategy improves system throughput by more than $20 \times$ over an optimized CPU PIR implementation, and our PIR-ML co-design provides an over $5 \times$ additional throughput improvement at fixed model quality. Together, for various on-device ML applications such as recommendation and language modeling, our system on a single V100 GPU can serve up to $100,000$ queries per second -- a $>100 \times$ throughput improvement over a CPU-based baseline -- while maintaining model accuracy.
• Abstract（参考訳）: オンデバイス機械学習(ML)推論は、リモートサーバに公開することなく、ユーザデバイス上でプライベートなユーザデータを使用できる。 しかし、プライベートML推論に対する純粋なオンデバイスソリューションは、デバイス上に格納するには大きすぎる埋め込みテーブルに依存する多くのアプリケーションにとって実用的ではない。 特にレコメンデーションモデルは、通常、1-10gbのデータの順番で複数の埋め込みテーブルを使用しており、デバイスに格納するのは現実的ではない。 この障壁を克服するために,プライベート情報検索(PIR)を用いて,プライベート情報を共有することなく,サーバからの埋め込みを効率的にかつプライベートに検索する手法を提案する。 オフザシェルフのPIRアルゴリズムは、通常計算量が多く、遅延に敏感な推論タスクに直接使用することができないので、我々はそうする。 1)新しいGPUによるPIR加速の提案,及び 2) 下流MLアプリケーションとPIRを併用してさらなる高速化を実現する。 当社のgpuアクセラレーション戦略は、最適化されたcpu pir実装よりも20 \times$以上システムスループットを改善し、pir-mlは、固定されたモデル品質で5 \times$以上のスループット改善を提供します。 共に、レコメンデーションや言語モデリングなど、さまざまなデバイス上のMLアプリケーションに対して、単一のV100 GPU上のシステムは、毎秒最大100,000ドルのクエリを処理できます -- CPUベースのベースラインよりも100 \times$スループットの改善 -- モデル精度を維持しながら。

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