MAD-HiSpMV: Matrix Adaptive Design with Hybrid Row Distribution for Imbalanced SpMV Acceleration on FPGAs
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
Sparse Matrix–Vector Multiplication (SpMV) is fundamental in numerous applications such as scientific computing, Machine Learning (ML), and graph analytics. While recent studies have made tremendous progress in accelerating SpMV on HBM-equipped FPGAs, there are still multiple remaining challenges to accelerate imbalanced SpMV where the distribution of nonzeros in the sparse matrix is imbalanced across different rows. These include (1) imbalanced workload distribution among the parallel Processing Elements (PEs), (2) long-distance dependency for floating-point accumulation on the output vector, (3) a new bottleneck due to the often-overlooked dense vectors’ off-chip access after the SpMV acceleration, and (4) sub-optimal performance of generic accelerators for various types of sparse matrices. (5) Additionally, ML workloads often consist of both SpMV and General Matrix–Vector Multiplication (GeMV), which suffer from kernel switching inefficiencies. To address those challenges, we propose MAD-HiSpMV to accelerate imbalanced SpMV on HBM-equipped FPGAs with the following novel solutions: (1) a hybrid row distribution network to enable both inter-row and intra-row distribution for better balance, (2) a fully pipelined floating-point accumulation on the output vector using a combination of an adder chain and register-based circular buffer, (3) matrix adaptive design configurations generated by our automation framework via Design Space Exploration (DSE) to maximize performance for the given matrix, and (4) a GeMV overlay built into the same kernel for efficient acceleration of mixed workloads. Experimental results demonstrate that the DSE-picked configuration of MAD-HiSpMV achieves a geomean speedup of 1.3× (up to 2.12×) for the SpMV benchmark matrices and achieves a geomean 1.15× (up to 1.54×) better performance per watt, when compared to state-of-the-art generic designs. For the SpMV benchmark matrices, compared to Intel MKL running on a 24-core Xeon Silver 4214 CPU, MAD-HiSpMV achieves a geomean speedup of 8.80×. Compared to cuSparse running on an Nvidia GTX 1080ti GPU, MAD-HiSpMV achieves a geomean of 2.57× better performance per watt. Additionally, a GeMV overlay built into MAD-HiSpMV achieves a peak throughput of 156.7 GFLOPS, which is 2.64× better than the Vitis L2 GeMV benchmark on U280, and performs 2.7× better for an end-to-end mixed workload, when compared to Intel MKL running on a 24-core Xeon Silver 4214 CPU. MAD-HiSpMV is available at https://github.com/SFU-HiAccel/HiSpMV .
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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