論文の概要: SGDP: A Stream-Graph Neural Network Based Data Prefetcher

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03864v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 23:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 19:20:16.854862
• Title: SGDP: A Stream-Graph Neural Network Based Data Prefetcher
• Title（参考訳）: SGDP: ストリームグラフニューラルネットワークに基づくデータプレファー
• Authors: Yiyuan Yang, Rongshang Li, Qiquan Shi, Xijun Li, Gang Hu, Xing Li and Mingxuan Yuan
• Abstract要約: 本稿では,SGDP(Stream-Graph Neural Network-based Data Prefetcher)を提案する。 SGDPは、LBAデルタ間の相互作用関係を表現するために重み付き有向グラフ構造を用いたLBAデルタストリームをモデル化する。 実験の結果、SGDPがSOTA法を6.21%、有効プレフェッチ率7.00%で上回り、平均3.13倍の速さで上回っていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.54477911465769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data prefetching is important for storage system optimization and access performance improvement. Traditional prefetchers work well for mining access patterns of sequential logical block address (LBA) but cannot handle complex non-sequential patterns that commonly exist in real-world applications. The state-of-the-art (SOTA) learning-based prefetchers cover more LBA accesses. However, they do not adequately consider the spatial interdependencies between LBA deltas, which leads to limited performance and robustness. This paper proposes a novel Stream-Graph neural network-based Data Prefetcher (SGDP). Specifically, SGDP models LBA delta streams using a weighted directed graph structure to represent interactive relations among LBA deltas and further extracts hybrid features by graph neural networks for data prefetching. We conduct extensive experiments on eight real-world datasets. Empirical results verify that SGDP outperforms the SOTA methods in terms of the hit ratio by 6.21%, the effective prefetching ratio by 7.00%, and speeds up inference time by 3.13X on average. Besides, we generalize SGDP to different variants by different stream constructions, further expanding its application scenarios and demonstrating its robustness. SGDP offers a novel data prefetching solution and has been verified in commercial hybrid storage systems in the experimental phase. Our codes and appendix are available at https://github.com/yyysjz1997/SGDP/.
• Abstract（参考訳）: データプリフェッチはストレージシステムの最適化とアクセス性能の向上に重要である。 従来のプリフェッチは、シーケンシャル論理ブロックアドレス(LBA)のアクセスパターンのマイニングには適しているが、現実世界のアプリケーションで一般的に見られる複雑な非シーケンスパターンは扱えない。 最先端(SOTA)学習ベースのプレフェッチは、より多くのLBAアクセスをカバーする。 しかし、LBAデルタ間の空間的相互依存性を十分に考慮していないため、性能やロバスト性が制限される。 本稿では,SGDP(Stream-Graph Neural Network-based Data Prefetcher)を提案する。 具体的には、重み付き有向グラフ構造を用いてLBAデルタストリームをモデル化し、LBAデルタ間の相互関係を表現し、データプリフェッチのためのグラフニューラルネットワークによりハイブリッド特徴を抽出する。 我々は8つの実世界のデータセットについて広範な実験を行う。 実験の結果、SGDPがSOTA法を6.21%、有効プレフェッチ率7.00%で上回り、平均3.13倍の速さで上回っていることが確認された。 さらに、SGDPを異なるストリーム構造によって異なる変種に一般化し、アプリケーションシナリオをさらに拡張し、その堅牢性を示す。 SGDPは、新しいデータプリフェッチソリューションを提供し、実験段階の商用ハイブリッドストレージシステムで検証されている。 私たちのコードと付録はhttps://github.com/yysjz1997/SGDP/で公開されています。

関連論文リスト

• Value-Based Deep RL Scales Predictably [100.21834069400023]
  本研究は, 地域社会が病的行動に不安を抱いているにもかかわらず, 価値に基づく非政治的RL法が予測可能であることを示す。 SAC、BRO、PQLの3つのアルゴリズムを使って、DeepMind Control、OpenAI gym、IsaacGymの3つのアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:59:47Z)
• LLM-BIP: Structured Pruning for Large Language Models with Block-Wise Forward Importance Propagation [0.0]
  ブロック単位の重要スコアの伝搬に基づくより正確なプルーニング指標を提案する。 我々は,LLaMA-7B,Vicuna-7B,LLaMA-13Bを用いて,共通ゼロショットタスクを用いて提案手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T11:57:16Z)
• A Distribution-Aware Flow-Matching for Generating Unstructured Data for Few-Shot Reinforcement Learning [1.0709300917082865]
  数発の強化学習のための合成非構造化データを生成するための分布認識フローマッチング手法を提案する。 我々のアプローチは、オーバーフィッティングやデータ相関など、従来のモデルベースRLにおける重要な課題に対処する。 提案手法は,初期タイムスタンプのフレームレートを30%向上させながら,最大Q値で安定した収束を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T15:50:59Z)
• Self-Augmented Preference Optimization: Off-Policy Paradigms for Language Model Alignment [104.18002641195442]
  既存のペアデータを必要としない、効果的でスケーラブルなトレーニングパラダイムである自己拡張型優先度最適化(SAPO)を導入する。 負の反応を自律的に生成するセルフプレイの概念に基づいて、我々はさらに、データ探索とエクスプロイトを強化するために、非政治的な学習パイプラインを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T14:21:04Z)
• 4DBInfer: A 4D Benchmarking Toolbox for Graph-Centric Predictive Modeling on Relational DBs [67.47600679176963]
  RDBは、相互接続されたテーブルにまたがる膨大な量のリッチで情報的なデータを格納する。 予測機械学習モデルの進歩は、コンピュータビジョンや自然言語処理といった他の領域の進歩に遅れをとっている。 マルチテーブルデータセットをグラフに変換することを前提としたベースラインモデルのクラスを探索する。 大規模RDBデータセットと (ii) 同時予測タスクの多様なコレクションを組み立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T15:04:54Z)
• A Meta-Learning Approach to Predicting Performance and Data Requirements [163.4412093478316]
  本稿では,モデルが目標性能に達するために必要なサンプル数を推定する手法を提案する。 モデル性能を推定するデファクト原理であるパワー法則が,小さなデータセットを使用する場合の誤差が大きいことが判明した。 本稿では,2つのデータを異なる方法で処理するPPL法について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T21:48:22Z)
• Simple and Effective Augmentation Methods for CSI Based Indoor Localization [37.3026733673066]
  物理的考察により,チャネル状態情報に基づく屋内位置推定のための2つのアルゴリズムを提案する。 オリジナルのデータセットのサイズの10%は、オリジナルのデータセットと同じパフォーマンスを得るのに十分です。 提案手法によりさらにデータセットを増大させると、テスト精度は3倍以上に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T20:27:46Z)
• CascadER: Cross-Modal Cascading for Knowledge Graph Link Prediction [22.96768147978534]
  本稿では,効率を向上しつつ,完全アンサンブルのランキング精度を維持するための階層型ランキングアーキテクチャCascaderを提案する。 CascadER は LM を用いて、より効率的な KGE の出力を再現し、KGE の精度向上を最大化しつつ、LM を最小限に呼び出すための適応的なサブセット選択方式に依存している。 実験により, モデル間の多様性と個々のモデルの信頼性信号の保存がカスケーダの有効性を説明するのに有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T22:55:45Z)
• JUMBO: Scalable Multi-task Bayesian Optimization using Offline Data [86.8949732640035]
  追加データをクエリすることで制限をサイドステップするMBOアルゴリズムであるJUMBOを提案する。 GP-UCBに類似した条件下では, 応答が得られないことを示す。 実世界の2つの最適化問題に対する既存手法に対する性能改善を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T05:03:38Z)
• HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections [93.3537706398653]
  本稿では,連続信号と離散時系列をベースに投影してオンライン圧縮するための一般フレームワーク(HiPPO)を提案する。 過去の各時間ステップの重要性を示す尺度が与えられた場合、HiPPOは自然なオンライン関数近似問題に対する最適解を生成する。 このフォーマルなフレームワークは、すべての履歴を記憶するために時間をかけてスケールする新しいメモリ更新メカニズム(HiPPO-LegS)を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T23:39:33Z)

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。