SENSEi: Input-Sensitive Compilation for Accelerating Graph Neural Networks

แนวคิดหลัก

SENSEi optimizes GNN computations by dynamically selecting sparse-dense matrix compositions based on input attributes, achieving significant speedups.

บทคัดย่อ

SENSEi introduces a system for optimizing GNN computations by dynamically selecting sparse-dense matrix compositions based on input attributes. The system consists of an offline compilation stage that generates potential compositions and an online runtime system that selects the best composition. SENSEi achieves speedups of up to 2.012× and 1.85× on GPUs and CPUs for GCN, and up to 6.294× and 16.274× for GAT. Different compositions are identified for GCN and GAT, with varying performance benefits based on graph sparsity and embedding sizes.

Directory:

1. Abstract
   • Proposes SENSEi system for optimizing GNN computations.
   • Achieves significant speedups on GPUs and CPUs for GCN and GAT.
2. Introduction
   • Discusses the adoption of GNNs in various application domains.
   • Highlights the need for optimization techniques to accelerate GNN computations.
3. Graph Neural Networks
   • Explains the main stages of GNN computations: aggregation and update.
   • Introduces dense and sparse matrix primitives used in GNNs.
4. SENSEi System
   • Describes the two stages of SENSEi: offline compilation and online runtime system.
   • Details the process of generating association trees for different matrix re-associations.
5. Evaluation
   • Compares the performance of SENSEi with default DGL execution for GCN and GAT on various graphs and embedding sizes.
6. Implementation
   • Explains the implementation of SENSEi components in Python.
7. Training Lightweight Cost Models
   • Details the training setup for cost models using XGBoost regression.
8. Case-study: Compositions in popular GNNs
   • Analyzes the different compositions identified by SENSEi for GCN and GAT.
9. Performance Comparison with DGL
   • Summarizes the speedup results of SENSEi compared to default DGL execution for GCN and GAT on GPUs and CPUs.

สถิติ

SENSEi erreicht Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu 2.012× und 1.85× bei Graph Convolutional Networks und bis zu 6.294× und 16.274× bei Graph Attention Networks auf GPUs und CPUs.

คำพูด

"SENSEi optimizes GNN computations by dynamically selecting sparse-dense matrix compositions based on input attributes."
"SENSEi achieves significant speedups on GPUs and CPUs for GCN and GAT."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

SENSEi

by Damitha Lena... ที่ arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.15155.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie kann SENSEi auf andere GNN-Varianten angewendet werden?

SENSEi kann auf andere GNN-Varianten angewendet werden, indem es die gleiche Methodik der Matrix-Reorganisation und Auswahl der besten Matrixzusammensetzungen basierend auf den Eingabeattributen verwendet. Indem es die spezifischen Merkmale der Eingabegraphen und der Embedding-Größen berücksichtigt, kann SENSEi verschiedene primitive Kompositionen identifizieren, die für verschiedene GNN-Modelle optimiert sind. Dies ermöglicht es SENSEi, die Leistung von verschiedenen GNN-Varianten zu verbessern, indem es die besten Matrixzusammensetzungen für jede spezifische Variante auswählt.

Welche Auswirkungen hat die Auswahl verschiedener Matrixzusammensetzungen auf die Leistung von GNNs?

Die Auswahl verschiedener Matrixzusammensetzungen hat signifikante Auswirkungen auf die Leistung von GNNs. Durch die Anpassung der Matrixzusammensetzungen an die spezifischen Merkmale des Eingabegraphen, der Embedding-Größen und der Hardwareplattform kann die Effizienz der GNN-Berechnungen erheblich verbessert werden. Indem SENSEi verschiedene sparse-dense Matrixprimitive-Kompositionen basierend auf den Eingabeattributen auswählt, kann es die Ausführungsgeschwindigkeit von GNN-Modellen steigern und die Berechnungskomplexität optimieren.

Inwiefern könnte die Optimierung von GNN-Berechnungen durch SENSEi die Entwicklung von GNN-Frameworks beeinflussen?

Die Optimierung von GNN-Berechnungen durch SENSEi könnte die Entwicklung von GNN-Frameworks maßgeblich beeinflussen, indem es neue Erkenntnisse und Techniken zur Verbesserung der Leistung von GNNs einführt. Durch die Einführung von input-sensitiven Optimierungen und der Auswahl der besten Matrixzusammensetzungen basierend auf den Eingabeattributen könnte SENSEi dazu beitragen, die Effizienz und Skalierbarkeit von GNN-Frameworks zu verbessern. Dies könnte zu einer breiteren Akzeptanz und Anwendung von GNNs in verschiedenen Anwendungsbereichen führen und die Entwicklung fortschrittlicherer und leistungsfähigerer GNN-Modelle vorantreiben.