On optimizing machine learning workloads via kernel fusion
Notice bibliographique
Résumé
Exploitation of parallel architectures has become critical to scalable machine learning (ML). Since a wide range of ML algorithms employ linear algebraic operators, GPUs with BLAS libraries are a natural choice for such an exploitation. Two approaches are commonly pursued: (i) developing specific GPU accelerated implementations of complete ML algorithms; and (ii) developing GPU kernels for primitive linear algebraic operators like matrix-vector multiplication, which are then used in developing ML algorithms. This paper extends the latter approach by developing fused kernels for a combination of primitive operators that are commonly found in popular ML algorithms. We identify the generic pattern of computation (alpha * X^T (v * (X * y)) + beta * z) and its various instantiations. We develop a fused kernel to optimize this computation on GPUs -- with specialized techniques to handle both sparse and dense matrices. This approach not only reduces the cost of data loads due to improved temporal locality but also enables other optimizations like coarsening and hierarchical aggregation of partial results. We also present an analytical model that considers input data characteristics and available GPU resources to estimate near-optimal settings for kernel launch parameters. The proposed approach provides speedups ranging from 2 to 67 for different instances of the generic pattern compared to launching multiple operator-level kernels using GPU accelerated libraries. We conclude by demonstrating the effectiveness of the approach in improving end-to-end performance on an entire ML algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».