Основные понятия
GeoT는 GPU에서의 효율적인 세그먼트 감소를 통해 그래프 신경망을 위한 혁신적인 텐서 중심 라이브러리를 제공한다.
Аннотация
GeoT는 그래프 신경망(GNN)을 위한 혁신적인 텐서 중심 라이브러리이다. GNN은 이미지와 비디오와 같은 전통적인 데이터 유형을 넘어 그래프, 메시, 포인트 클라우드와 같은 기하학적 구조로 딥러닝의 적용 범위를 크게 확장했다.
GNN 연산의 핵심은 세그먼트 감소 작업이다. 그러나 세그먼트 감소를 GNN에 효율적으로 구현하는 것은 어려운 과제이다. GeoT는 이를 해결하기 위해 다음과 같은 혁신적인 솔루션을 제공한다:
- 세그먼트 감소를 위한 맞춤형 타일링 알고리즘과 GPU 최적화를 통해 설계 공간을 확장하고 성능을 향상시켰다.
- 데이터 기반의 초저 오버헤드 의사결정 트리를 통해 동적 입력 시나리오에 대한 휴리스틱 적응성을 제공한다.
- 형식 독립적 융합 지원을 통해 기존 계산 그래프 수준의 최적화와의 원활한 통합을 보장한다.
GeoT는 세그먼트 감소 작업을 위한 기존 솔루션의 한계를 극복하고, 텐서 중심 라이브러리와 컴파일러의 통합을 위한 길을 열었다. 기존 솔루션 대비 세그먼트 감소 1.28배, Sparse Matrix-Matrix Multiplication 1.80배, 엔드-투-엔드 추론 1.68배의 성능 향상을 달성했다.
Статистика
그래프 신경망 연산의 핵심인 세그먼트 감소 작업에서 GeoT는 기존 솔루션 대비 평균 1.28배의 성능 향상을 달성했다.
Sparse Matrix-Matrix Multiplication 연산에서는 평균 1.80배의 성능 향상을 보였다.
엔드-투-엔드 추론 작업에서는 평균 1.68배의 성능 향상을 보였다.
Цитаты
"GeoT는 GPU에서의 효율적인 세그먼트 감소를 통해 그래프 신경망을 위한 혁신적인 텐서 중심 라이브러리를 제공한다."
"GeoT는 세그먼트 감소 작업을 위한 기존 솔루션의 한계를 극복하고, 텐서 중심 라이브러리와 컴파일러의 통합을 위한 길을 열었다."