論文の概要: Morphing-based Compression for Data-centric ML Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11067v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 11:02:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:05:37.072825
• Title: Morphing-based Compression for Data-centric ML Pipelines
• Title（参考訳）: データ中心MLパイプラインのモーフィングに基づく圧縮
• Authors: Sebastian Baunsgaard, Matthias Boehm,
• Abstract要約: データ中心の機械学習パイプラインは、データクリーニング、拡張、機能エンジニアリングのための外部ループによって、従来の機械学習(ML)パイプラインを拡張する。 特徴変換とエンジニアリングを通じて圧縮を推し進め、構造変換に関する情報を活用するBWAREを紹介する。 BWAREは、エンドツーエンドのランタイムを大幅に改善し、データ中心のMLパイプラインを数日から数時間でトレーニングするための実行時間を短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.017925514003463
• License:
• Abstract: Data-centric ML pipelines extend traditional machine learning (ML) pipelines -- of feature transformations and ML model training -- by outer loops for data cleaning, augmentation, and feature engineering to create high-quality input data. Existing lossless matrix compression applies lightweight compression schemes to numeric matrices and performs linear algebra operations such as matrix-vector multiplications directly on the compressed representation but struggles to efficiently rediscover structural data redundancy. Compressed operations are effective at fitting data in available memory, reducing I/O across the storage-memory-cache hierarchy, and improving instruction parallelism. The applied data cleaning, augmentation, and feature transformations provide a rich source of information about data characteristics such as distinct items, column sparsity, and column correlations. In this paper, we introduce BWARE -- an extension of AWARE for workload-aware lossless matrix compression -- that pushes compression through feature transformations and engineering to leverage information about structural transformations. Besides compressed feature transformations, we introduce a novel technique for lightweight morphing of a compressed representation into workload-optimized compressed representations without decompression. BWARE shows substantial end-to-end runtime improvements, reducing the execution time for training data-centric ML pipelines from days to hours.
• Abstract（参考訳）: データ中心のMLパイプラインは、データクリーニング、拡張、機能エンジニアリングのための外部ループによって、機能変換やMLモデルトレーニングといった従来の機械学習(ML)パイプラインを拡張して、高品質な入力データを生成する。 既存のロスレス行列圧縮は、数値行列に軽量な圧縮スキームを適用し、圧縮された表現に直接行列ベクトル乗算などの線形代数演算を行うが、構造データの冗長性を効率的に再発見するのに苦労する。 圧縮された操作は、利用可能なメモリにデータを入れ、ストレージ-メモリ-キャッシュ階層間のI/Oを削減し、命令並列性を改善するのに効果的である。 適用されたデータのクリーニング、拡張、特徴変換は、異なる項目、列の間隔、列の相関といったデータ特性に関する豊富な情報源を提供する。 本稿では,作業負荷を考慮した損失のない行列圧縮のためのAWAREの拡張であるBWAREを紹介する。 圧縮された特徴変換の他に,圧縮された表現を圧縮せずにワークロード最適化された圧縮表現に軽量に変形する手法を導入する。 BWAREは、エンドツーエンドのランタイムを大幅に改善し、データ中心のMLパイプラインを数日から数時間でトレーニングするための実行時間を短縮する。

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