GNNのための効率的なセグメント縮小を実現するテンソルセントリックライブラリ

Основні поняття

GNNの効率性を新たな高みに引き上げるため、テンソルセントリックなフレームワークを提案する。セグメント縮小の課題に対して、並列アルゴリズム、入力適応的なヒューリスティック、フォーマット非依存の融合手法を開発した。

Анотація

本論文は、グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのテンソルセントリックなライブラリ「GeoT」を提案している。GNNの効率性を向上させるため、以下の3つの主要な貢献を行っている。

1. セグメント縮小のための並列アルゴリズム

• 可変長のエンベディングに対応するため、従来の並列アルゴリズムを超えた新しい設計原則を導入
• ブロックタイリングとスレッドグループタイリングによる階層的なアプローチを提案

2. 入力適応的なヒューリスティック

• 決定木ベースのルール生成手法を提案
• 手動チューニングを必要とせずに、入力特性に応じた最適な設定を自動的に選択

3. フォーマット非依存の融合手法

• メッセージングとアグリゲーションの融合を実現
• 既存のテンソルコンパイラとの統合を容易にする

これらの手法により、GeoTは従来手法に比べて平均1.80倍のオペレーター高速化と1.68倍のエンドツーエンド高速化を実現している。

Статистика

GeoTは従来手法に比べて平均1.80倍のオペレーター高速化を実現している。
GeoTは従来手法に比べて1.68倍のエンドツーエンド高速化を実現している。

Цитати

なし

Ключові висновки, отримані з

GeoT

by Zhongming Yu... о arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03019.pdf

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GeoTのフォーマット非依存の融合手法は、どのようにGNNフレームワークの発展に貢献できるか

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