論文の概要: FLAASH: Flexible Accelerator Architecture for Sparse High-Order Tensor Contraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16317v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 03:46:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:48:28.230033
• Title: FLAASH: Flexible Accelerator Architecture for Sparse High-Order Tensor Contraction
• Title（参考訳）: FLAASH: Sparse High-Order Tensor Contractionのためのフレキシブルアクセラレータアーキテクチャ
• Authors: Gabriel Kulp, Andrew Ensinger, Lizhong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,スパーステンソル収縮のためのフレキシブルでモジュラーな加速器であるFLAASHを紹介する。 我々のアーキテクチャは、スパースドット製品(またはその一部)を多数のスパースドット製品エンジンに分散することにより、スパーステンソル収縮を行う。 提案手法の有効性は,様々な評価によって示され,空間性や順序の増大とともに顕著なスピードアップが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6640504352010885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensors play a vital role in machine learning (ML) and often exhibit properties best explored while maintaining high-order. Efficiently performing ML computations requires taking advantage of sparsity, but generalized hardware support is challenging. This paper introduces FLAASH, a flexible and modular accelerator design for sparse tensor contraction that achieves over 25x speedup for a deep learning workload. Our architecture performs sparse high-order tensor contraction by distributing sparse dot products, or portions thereof, to numerous Sparse Dot Product Engines (SDPEs). Memory structure and job distribution can be customized, and we demonstrate a simple approach as a proof of concept. We address the challenges associated with control flow to navigate data structures, high-order representation, and high-sparsity handling. The effectiveness of our approach is demonstrated through various evaluations, showcasing significant speedup as sparsity and order increase.
• Abstract（参考訳）: テンソルは機械学習(ML)において重要な役割を果たす。 機械学習の効率的な実行には、疎性を活用する必要があるが、一般化されたハードウェアサポートは困難である。 本稿では,スパルステンソル収縮のためのフレキシブルかつモジュラーなアクセラレーション設計であるFLAASHを紹介し,深層学習ワークロードの25倍以上の高速化を実現する。 我々のアーキテクチャは、スパースドット製品(またはその一部)を多数のスパースドット製品エンジン(SDPE)に分散することにより、スパーステンソル収縮を行う。 メモリ構造とジョブ分布をカスタマイズし,概念実証として簡単なアプローチを示す。 データ構造をナビゲートする制御フローや高次表現,高疎結合処理といった課題に対処する。 提案手法の有効性は,様々な評価によって示され,空間性や順序の増大とともに顕著なスピードアップが示される。

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