論文の概要: BitGNN: Unleashing the Performance Potential of Binary Graph Neural Networks on GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02522v2
• Date: Sat, 3 Jun 2023 22:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 01:38:34.011910
• Title: BitGNN: Unleashing the Performance Potential of Binary Graph Neural Networks on GPUs
• Title（参考訳）: bitgnn: gpu上のバイナリグラフニューラルネットワークのパフォーマンスポテンシャルを解き放つ
• Authors: Jou-An Chen, Hsin-Hsuan Sung, Xipeng Shen, Sutanay Choudhury, Ang Li
• Abstract要約: 最近の研究によると、バイナリグラフニューラルネットワーク(GNN)は双有理テンソルによるGNNの計算を省くことを約束している。 この作業は、効率の観点からバイナリGNN推論を再設計する。 GCN、GraphSAGE、GraphSAINTによる実世界のグラフの結果、提案手法は、同じ精度で8-22Xで最先端のバイナリGNN実装より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.254040098787893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown that Binary Graph Neural Networks (GNNs) are promising for saving computations of GNNs through binarized tensors. Prior work, however, mainly focused on algorithm designs or training techniques, leaving it open to how to materialize the performance potential on accelerator hardware fully. This work redesigns the binary GNN inference backend from the efficiency perspective. It fills the gap by proposing a series of abstractions and techniques to map binary GNNs and their computations best to fit the nature of bit manipulations on GPUs. Results on real-world graphs with GCNs, GraphSAGE, and GraphSAINT show that the proposed techniques outperform state-of-the-art binary GNN implementations by 8-22X with the same accuracy maintained. BitGNN code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究によると、バイナリグラフニューラルネットワーク(GNN)は双有理テンソルによるGNNの計算を省くことを約束している。 しかし、以前の作業は主にアルゴリズム設計やトレーニング技術に重点を置いており、アクセラレーターハードウェアにおけるパフォーマンスポテンシャルを完全に実現する方法に開放されていた。 この作業は効率の観点からバイナリGNN推論バックエンドを再設計する。 gpu上のビット操作の性質に最も適したバイナリgnnとその計算をマッピングするための一連の抽象化とテクニックを提案することで、ギャップを埋めている。 GCN、GraphSAGE、GraphSAINTによる実世界のグラフの結果、提案手法は、同じ精度で8-22Xで最先端のバイナリGNN実装より優れていた。 BitGNNコードは公開されている。

関連論文リスト

• Graph Structure Prompt Learning: A Novel Methodology to Improve Performance of Graph Neural Networks [13.655670509818144]
  グラフネットワーク(GNN)のトレーニングを強化するための新しいグラフ構造Prompt Learning法(GPL)を提案する。 GPLはタスク非依存のグラフ構造損失を利用して、GNNが下流タスクを同時に解決しながら固有のグラフ特性を学習することを奨励している。 11の実世界のデータセットの実験では、ニューラルネットワークによってトレーニングされた後、GNNはノード分類、グラフ分類、エッジタスクにおいて、元のパフォーマンスを大幅に上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T03:59:18Z)
• Cached Operator Reordering: A Unified View for Fast GNN Training [24.917363701638607]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造化グラフデータを扱う強力なツールであり、ノード分類、グラフ分類、クラスタリングといったタスクに対処する。 しかし、GNN計算のスパース性は、従来のディープニューラルネットワークと比較してパフォーマンス最適化に新たな課題をもたらす。 GNN計算,I/O,メモリの統一的なビューを提供することで,これらの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T12:27:55Z)
• Characterizing the Efficiency of Graph Neural Network Frameworks with a Magnifying Glass [10.839902229218577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ関連学習タスクの成功により、大きな注目を集めている。 近年のGNNは,大規模グラフ上でのGNNのミニバッチトレーニングのために,異なるグラフサンプリング手法を用いて開発されている。 グリーンコンピューティングの観点から、フレームワークがどの程度"エコフレンドリー"であるかは不明だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T04:22:19Z)
• Training Graph Neural Networks on Growing Stochastic Graphs [114.75710379125412]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク化されたデータの意味のあるパターンを活用するために、グラフ畳み込みに依存している。 我々は,成長するグラフ列の極限オブジェクトであるグラフオンを利用して,非常に大きなグラフ上のGNNを学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T16:00:45Z)
• Increase and Conquer: Training Graph Neural Networks on Growing Graphs [116.03137405192356]
  本稿では,このグラフからBernoulliをサンプリングしたグラフ上でGNNをトレーニングすることで,WNN(Graphon Neural Network)を学習する問題を考察する。 これらの結果から着想を得た大規模グラフ上でGNNを学習するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T15:05:59Z)
• BlockGNN: Towards Efficient GNN Acceleration Using Block-Circulant Weight Matrices [9.406007544032848]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドグラフデータを分析するための最先端のアルゴリズムです。 リアルタイムにGNNを推論する方法は、リソース制限のあるエッジコンピューティングプラットフォームでは難しい問題となっている。 効率的なGNN加速を実現するソフトウェアハードウェアの共同設計手法であるBlockGNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T14:09:22Z)
• A Unified Lottery Ticket Hypothesis for Graph Neural Networks [82.31087406264437]
  本稿では,グラフ隣接行列とモデルの重み付けを同時に行う統一GNNスペーシフィケーション(UGS)フレームワークを提案する。 グラフ宝くじ(GLT)をコアサブデータセットとスパースサブネットワークのペアとして定義することにより、人気のある宝くじチケット仮説を初めてGNNsにさらに一般化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T21:52:43Z)
• 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)
• Bi-GCN: Binary Graph Convolutional Network [57.733849700089955]
  ネットワークパラメータと入力ノードの特徴を二項化するバイナリグラフ畳み込みネットワーク(Bi-GCN)を提案する。 我々のBi-GCNは、ネットワークパラメータと入力データの両方で平均30倍のメモリ消費を削減でき、推論速度を平均47倍に加速できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T07:26:23Z)
• Binarized Graph Neural Network [65.20589262811677]
  我々は二項化グラフニューラルネットワークを開発し、二項化ネットワークパラメータを用いてノードのバイナリ表現を学習する。 提案手法は既存のGNNベースの埋め込み手法にシームレスに統合できる。 実験により、提案された二項化グラフニューラルネットワーク、すなわちBGNは、時間と空間の両方の観点から、桁違いに効率的であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-19T09:43:14Z)

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。