Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scorch: A Library for Sparse Deep Learning

論文の概要: Scorch: A Library for Sparse Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16883v1
Date: Mon, 27 May 2024 06:59:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 16:41:02.729337
Title: Scorch: A Library for Sparse Deep Learning
Title（参考訳）: Scorch: 疎いディープラーニングのためのライブラリ
Authors: Bobby Yan, Alexander J. Root, Trevor Gale, David Broman, Fredrik Kjolstad,
Abstract要約: 我々は,効率的なスパーステンソル計算をPyTorchエコシステムにシームレスに統合するライブラリであるScorchを紹介する。 Scorcherはスパーステンソルのためのフレキシブルで直感的なインターフェースを提供し、多様なスパースデータ構造をサポートする。複数のドメインにわたる多様なディープラーニングモデルにおいて、Scorchの使いやすさとパフォーマンス向上を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.62614683452247
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid growth in the size of deep learning models strains the capabilities of traditional dense computation paradigms. Leveraging sparse computation has become increasingly popular for training and deploying large-scale models, but existing deep learning frameworks lack extensive support for sparse operations. To bridge this gap, we introduce Scorch, a library that seamlessly integrates efficient sparse tensor computation into the PyTorch ecosystem, with an initial focus on inference workloads on CPUs. Scorch provides a flexible and intuitive interface for sparse tensors, supporting diverse sparse data structures. Scorch introduces a compiler stack that automates key optimizations, including automatic loop ordering, tiling, and format inference. Combined with a runtime that adapts its execution to both dense and sparse data, Scorch delivers substantial speedups over hand-written PyTorch Sparse (torch.sparse) operations without sacrificing usability. More importantly, Scorch enables efficient computation of complex sparse operations that lack hand-optimized PyTorch implementations. This flexibility is crucial for exploring novel sparse architectures. We demonstrate Scorch's ease of use and performance gains on diverse deep learning models across multiple domains. With only minimal code changes, Scorch achieves 1.05-5.78x speedups over PyTorch Sparse on end-to-end tasks. Scorch's seamless integration and performance gains make it a valuable addition to the PyTorch ecosystem. We believe Scorch will enable wider exploration of sparsity as a tool for scaling deep learning and inform the development of other sparse libraries.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのサイズの急激な成長は、従来の密集計算パラダイムの能力を損なう。スパース計算の活用は、大規模モデルのトレーニングとデプロイでますます人気になっているが、既存のディープラーニングフレームワークではスパース演算に対する広範なサポートがない。このギャップを埋めるために、我々はPyTorchエコシステムに効率的なスパーステンソル計算をシームレスに統合するライブラリであるScorchを紹介した。 Scorchはスパーステンソルのためのフレキシブルで直感的なインターフェースを提供し、多様なスパースデータ構造をサポートする。 Scorch氏は、自動ループ順序付け、タイリング、フォーマット推論など、重要な最適化を自動化するコンパイラスタックを紹介した。 Scorchは、その実行を高密度データとスパースデータの両方に適応させるランタイムと組み合わせることで、ユーザビリティを犠牲にすることなく、手書きのPyTorch Sparse(torch.sparse)操作を大幅に高速化する。さらに重要なのは、手動最適化されたPyTorch実装を欠いた複雑なスパース操作の効率的な計算を可能にすることだ。この柔軟性は、新しいスパースアーキテクチャの探索に不可欠である。複数のドメインにわたる多様なディープラーニングモデルにおいて、Scorchの使いやすさとパフォーマンス向上を実証する。最小限のコードの変更だけで、ScorchはPyTorch Sparse上の1.05-5.78xのスピードアップをエンドツーエンドタスクで達成する。 Scorchのシームレスな統合とパフォーマンスの向上は、PyTorchエコシステムに価値ある追加となる。 Scorchは、深層学習を拡大し、他のスパースライブラリの開発を知らせるツールとして、より広い範囲でのスパーシティの探索を可能にすると信じています。

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