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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03864v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 07:50:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 04:04:37.848993
• 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）: 19.990422170963324
• 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。

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