PyGim: An Efficient Graph Neural Network Library for Real Processing-In-Memory Architectures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graph Neural Networks (GNNs) are emerging models to analyze graph-structure data. The GNN execution involves both compute-intensive and memory-intensive kernels. The memory-intensive kernels dominate execution time, because they are significantly bottlenecked by data movement between memory and processors. Processing-In-Memory (PIM) systems can alleviate this data movement bottleneck by placing simple processors near or inside memory arrays. To this end, we investigate the potential of PIM systems to alleviate the data movement bottleneck in GNNs, and introduce PyGim, an efficient and easy-to-use GNN library for real PIM systems. We propose intelligent parallelization techniques for memory-intensive kernels of GNNs tailored for real PIM systems, and develop an easy-to-use Python API for them. PyGim employs a cooperative GNN execution, in which the compute- and memory-intensive kernels are executed in processor-centric and memory-centric computing systems, respectively, to fully exploit the hardware capabilities. PyGim integrates a lightweight tuner that configures the parallelization strategy of the memory-intensive kernel of GNNs to provide high system performance, while also enabling high programming ease. We extensively evaluate PyGim on a real-world PIM system that has 16 PIM DIMMs with 1992 PIM cores connected to a Host CPU. In GNN inference, we demonstrate that it outperforms prior state-of-the-art PIM works by on average 4.38× (up to 7.20×), and the state-of-the-art PyTorch implementation running on Host (on Intel Xeon CPU) by on average 3.04× (up to 3.44×). PyGim improves energy efficiency by 2.86× (up to 3.68×) and 1.55× (up to 1.75×) over prior PIM and PyTorch Host schemes, respectively. In memory-intensive kernel of GNNs, PyGim provides 11.6× higher resource utilization in PIM system than that of PyTorch library (optimized CUDA implementation) in GPU systems. Our work provides useful recommendations for software, system and hardware designers. PyGim is publicly and freely available at https://github.com/CMU-SAFARI/PyGim to facilitate the widespread use of PIM systems in GNNs.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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