ACE: Efficient GPU Kernel Concurrency for Input-Dependent Irregular Computational Graphs
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Notice bibliographique
Résumé
GPUs are widely used to accelerate many important classes of workloads today. However, in this work, we observe that several important emerging classes of workloads, including simulation engines for deep reinforcement learning and dynamic neural networks, are unable to fully utilize the massive parallelism that GPUs offer. These applications tend to have kernels that are small in size, i.e., have few threads and thread blocks that cannot saturate the GPU’s compute resources. Executing independent kernels concurrently is a promising approach to improve parallelism and utilization. However, this inter-kernel concurrency is difficult to leverage in such workloads with existing approaches: First, the inter-kernel dependencies and computational graph are input-dependent and vary each time the application is executed. Second, the computational graphs tend to be irregular, requiring fine-grain scheduling and synchronization; thus incurring significant synchronization overheads if kernel execution is parallelized. In this work, we propose ACE, a new framework that enables lightweight detection of inter-kernel dependencies and low overhead kernel scheduling at runtime. The key idea behind ACE is to perform inter-kernel dependency checks for a small window of kernels at runtime, similar to out-of-order instruction scheduling. This enables concurrent execution of kernels in applications whose computational graphs are input-dependent and require fine-grained scheduling. We propose ACE-SW, a software-only open-source implementation of ACE and ACE-HW, a hardware-software cooperative implementation. ACE-HW further reduces synchronization overheads by reducing communication between the CPU and GPU. We evaluate ACE for deep RL simulation engines and dynamic and static DNNs on both real hardware and a GPU simulator. We demonstrate speedups of up to 2.19 × (1.56 × on average) by improving GPU utilization with concurrent kernel execution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle