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J-GLOBAL ID：202102260035908104   整理番号：21A3276038

タイル化行列乗算による空間アクセラレータアーキテクチャの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Spatial Accelerator Architectures with Tiled Matrix-Matrix Multiplication

著者 (6件)： Moon Gordon Euhyun (Department of Software, Korea Aerospace University, Goyang, Gyeonggi, Republic of Korea) ,  Kwon Hyoukjun (School of Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Jeong Geonhwa (School of Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Chatarasi Prasanth (School of Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Rajamanickam Sivasankaran (Center for Computing Research, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Krishna Tushar (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 33  号： 4  ページ： 1002-1014  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習アプリケーションのためのカスタム空間加速器への関心が高まっている。これらの加速器は,カスタムバッファ階層とネットワークオンチップを介して相互作用する処理要素(PE)の空間アレイを採用する。これらの加速器の効率は,データ再利用を最適化するための最適化データフロー(即ち,PEsと細粒スケジューリングのデータの空間/時間分割)の採用から来る。本研究の焦点は,タイル化した一般的マトリックス-マトリックス乗算(GEMM)カーネルを用いて,これらの加速器アーキテクチャを評価することである。そのために,与えられた空間加速器と作業負荷組合せのためのタイル化GEMMのための最適化マッピング(データフローとタイルサイズ)を見つけるフレームワークを開発し,実行時間とエネルギーのための分析コストモデルを活用する。5つの空間加速器に関する著者らの評価は,著者らのフレームワークによって系統的に作り出されるタイル化GEMMマッピングが,様々なGEMM作業負荷と加速器に関して高性能を達成することを実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速器 ,  最適化 ,  相互作用 ,  スケジューリング ,  時分割処理 ,  応用プログラム ,  *計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： コストモデル ,  実行時間 ,  ネットワークオンチップ ,  *行列積 ,  データフロー ,  データ再利用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 符号理論  (ND02030R) ,  音声処理  (JE05000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： タイル ,  行列乗算 ,  アクセラレータ ,  アーキテクチャ ,  評価