PIMnet: A Domain-Specific Network for Efficient Collective Communication in Scalable PIM
Notice bibliographique
Résumé
Processing-in-memory (PIM), where compute is moved closer to memory or data, has been explored to accelerate emerging workloads. Different PIM-based systems have been announced, each offering a unique microarchitectural organization of their compute units, ranging from fixed functional units to programmable general-purpose compute cores near memory. However, one fundamental limitation of PIM is that each compute unit can only access its local memory; access to “remote” memory must occur through the host CPU - potentially limiting application performance scalability. In this work, we first characterize the scalability of real PIM architectures using the UPMEM PIM system. We analyze how the overhead of communicating through the host (instead of providing direct communication between the PIM compute units) can become a bottleneck for collective communications that are commonly used in many workloads. To overcome this inter-PIM bank communication, we propose PIMnet - a PIM interconnection network for PIM banks that provides direct connectivity between compute units and removes the overhead of communicating through the host. PIMnet exploits bandwidth parallelism where communication across the different PIM bank/chips can occur in parallel to maximize communication performance. PIMnet also matches the DRAM packaging hierarchy with a multi-tier network architecture. Unlike traditional interconnection networks, PIMnet is a PIMcontrolled network where communication is managed by the PIM logic, optimizing collective communications and minimizing the hardware overhead of PIMnet. Our evaluation of PIMnet shows that it provides up to $85 \times$ speedup on collective communications and achieves a $11.8 \times$ improvement on real applications compared to the baseline PIM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».