論文の概要: GHOST: A Graph Neural Network Accelerator using Silicon Photonics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01782v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 15:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:40:29.123317
• Title: GHOST: A Graph Neural Network Accelerator using Silicon Photonics
• Title（参考訳）: GHOST:シリコンフォトニクスを用いたグラフニューラルネットワーク加速器
• Authors: Salma Afifi, Febin Sunny, Amin Shafiee, Mahdi Nikdast, Sudeep Pasricha
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データからモデリングと学習を行うための強力なアプローチとして登場した。 GHOSTは、GNNのための最初のシリコンフォトニックハードウェアアクセラレータである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.226093500082746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have emerged as a powerful approach for modelling and learning from graph-structured data. Multiple fields have since benefitted enormously from the capabilities of GNNs, such as recommendation systems, social network analysis, drug discovery, and robotics. However, accelerating and efficiently processing GNNs require a unique approach that goes beyond conventional artificial neural network accelerators, due to the substantial computational and memory requirements of GNNs. The slowdown of scaling in CMOS platforms also motivates a search for alternative implementation substrates. In this paper, we present GHOST, the first silicon-photonic hardware accelerator for GNNs. GHOST efficiently alleviates the costs associated with both vertex-centric and edge-centric operations. It implements separately the three main stages involved in running GNNs in the optical domain, allowing it to be used for the inference of various widely used GNN models and architectures, such as graph convolution networks and graph attention networks. Our simulation studies indicate that GHOST exhibits at least 10.2x better throughput and 3.8x better energy efficiency when compared to GPU, TPU, CPU and multiple state-of-the-art GNN hardware accelerators.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データからモデリングと学習を行うための強力なアプローチとして登場した。 その後、複数の分野は、レコメンデーションシステム、ソーシャルネットワーク分析、薬物発見、ロボット工学などのGNNの能力から大きな恩恵を受けている。 しかしながら、GNNの大幅な計算とメモリ要求のため、GNNの高速化と効率的な処理には、従来のニューラルネットワークアクセラレータを超えるユニークなアプローチが必要である。 CMOSプラットフォームのスケーリングのスローダウンは、代替実装基板の探索を動機付けている。 本稿では、gnnのための最初のシリコンフォトニックハードウェアアクセラレータであるghostについて述べる。 GHOSTは、頂点中心とエッジ中心の両方の操作に関連するコストを効率的に軽減する。 光学領域におけるGNNの実行に関わる3つの主要なステージを別々に実装し、グラフ畳み込みネットワークやグラフアテンションネットワークなど、広く使われているGNNモデルやアーキテクチャの推論に使用することができる。 我々のシミュレーション研究は、GHOSTがGPU、TPU、CPUおよび複数の最先端GNNハードウェアアクセラレータと比較して、少なくとも10.2倍のスループットと3.8倍のエネルギー効率を示すことを示している。

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