Extraction and Representation of Sparsity Patterns for Efficient Data Transfer on Accelerators
Notice bibliographique
Résumé
Sparse computations are common in practical HPC, AI and graph-based applications. Such computations often exhibit scattered and fragmented data accesses, which negatively impact data transfer efficiency to/from accelerators. We propose, implement and evaluate an algorithm for extracting or mining sparsity patterns that exist in sparse matrices. The algorithm extracts multiple pattern types in a matrix, including blocks, bands, triangles or regular compositions of each. It does so without a priori knowledge of the presence of these patterns in the matrix. The patterns may contain, under user control, zero elements, or imperfections, to facilitate the extraction of larger patterns. Additionally, we introduce the Compressed Sparse Pattern (CSP), a novel compressed representation for sparse matrices that is based on these patterns. The use of CSP combined with extensions to Address Generation Units (AGUs) of accelerators regularize data accesses and improve data transfer efficiency. Evaluation of the pattern mining algorithm and CSP using 26 real-world sparse matrices is conducted on an Ubuntu system with an 8 core Intel CPU (3.6 GHz i7-9700K) and 32 GB of memory. The evaluation shows that patterns of different sizes and shapes are common, representing ∼82% of the non-zero elements in these matrices. The patterns can be efficiently extracted in time, with an average of 4.6 seconds. The evaluation also shows that the mining of composite patterns contributes ∼8% to the number of non-zeros in patterns and that imperfections increase pattern sizes with a minimal impact of only ∼7% zero elements in patterns. Finally, using CSP leads to up to 90% reduction in data transfer overhead, compared to CSR and CSC, both common compressed sparse matrix representations. These results validate our approach of extracting and representing patterns to improve data transfer efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».