Faire und produktive Leistungsbewertung für GNN-Systeme mit einer einzelnen GPU

Concetti Chiave

GNNBENCH ist eine standardisierte Benchmark-Plattform, die es Forschern ermöglicht, ihre GNN-Systemoptimierungen produktiv zu integrieren und faire Leistungsvergleiche durchzuführen.

Sintesi

GNNBENCH ist eine modulare und erweiterbare Benchmark-Plattform, die zwei Hauptkomponenten umfasst: GNNBENCH-System und GNNBENCH-Workflow. GNNBENCH-System ist das plug-and-play-Systemmodul, das von Forschern integriert werden kann, um ihre Innovationen vorzustellen. GNNBENCH-Workflow bietet den Front-End-Code für GNN-Modelle, der über stabile Systemschnittstellen mit GNNBENCH-System interagiert.
GNNBENCH löst die Herausforderungen der Instabilität von Systemschnittstellen, indem es einen producer-only DLPack-Protokoll-basierten Ansatz verwendet, um die Abhängigkeit vom Deep-Learning-Framework zu beseitigen. Dadurch können Forscher ihre Systemideen produktiv integrieren, ohne sich um Integration, Auswertungsfallen oder fairen Vergleich kümmern zu müssen.
GNNBENCH hilft auch dabei, Genauigkeitsprobleme in bestehenden GNN-Systemen zu identifizieren und zu beheben, indem es einen gut getesteten Arbeitsablauf und Hilfsfunktionen bereitstellt. Darüber hinaus zeigt die Auswertung, dass GNNBENCH im Vergleich zu gängigen Baselines wie DGL einen geringen Framework-Overhead aufweist, was faire Leistungsvergleiche ermöglicht.

Statistiche

"Die Integration von GE-SpMM, einer der frühesten GNN-Systeme ohne Lastausgleich, übertrifft viele andere Systeme mit Lastausgleichstechniken auf mittleren Datensätzen."
"DGL verbraucht nicht nur aufgrund ineffizienter Designs Speicher, sondern leidet auch unter einem enormen Framework-Speicheroverhead - Speicher, der nicht von GNN-Kernen oder Graphenspeicherung verbraucht wird."
"Die Laufzeitevaluierung zeigt, dass das in GNNBENCH integrierte Cusparse immer noch das schnellste für das komplexe GAT-Modell ist, selbst auf einem hochgradig fusionierten State-of-the-Art-System wie dgNN."

Citazioni

"Wir haben DGL nicht verwendet, da einige seiner Designs ineffizient sind, aber auch auf komplexe Weise in das Systemdesign eingebettet sind."
"Viele aktuelle Single-GPU-GNN-Systeme verlassen sich ausschließlich auf kleinere Datensätze, bei denen die Trainingszeit vom Framework-Overhead dominiert wird, wodurch ihre Auswertung nicht zuverlässig ist."

Approfondimenti chiave tratti da

GNNBENCH

by Yidong Gong,... alle arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04118.pdf

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