実処理インメモリシステムにおける効率的なスパース行列ベクトル乗算に向けて【JST・京大機械翻訳】

Giannoula Christina; Fernandez Ivan; Gomez-Luna Juan; Koziris Nectarios; Goumas Georgios; Mutlu Onur

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209421200220 整理番号：22P0324397

実処理インメモリシステムにおける効率的なスパース行列ベクトル乗算に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Efficient Sparse Matrix Vector Multiplication on Real Processing-In-Memory Systems

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

いくつかの製造業者は,すでに,近バンク処理-In-Memory(PIM)アーキテクチャを商業化し始めた。近バンクPIMアーキテクチャは,DRAMバンクに近い単純なコアを配置し,データアクセスコストを緩和することにより,並列アプリケーションにおいて顕著な性能とエネルギー改善をもたらすことができる。実際のPIMシステムは,高レベルの並列性,大きな集合メモリ帯域幅および低いメモリアクセス待ち時間を提供でき,それにより,広く使用されたメモリ結合スパース行列ベクトル乗算(SpMV)カーネルを加速させるための良い適合である。本論文は,実世界PIMアーキテクチャに関するSpMVの最初の包括的解析を提供し,実際のPIMアーキテクチャのための最初のSpMVライブラリであるSparsePを提示した。2つの重要な貢献を行った。最初に,多様なスパース性パターンを有する多様なスパース行列をカバーする一方で,現在および将来のPIMシステムにおけるSpMVカーネルを加速するために,効率的なSpMVアルゴリズムを設計した。第二に,実際のPIMアーキテクチャにおけるSpMVの最初の包括的解析を提供した。特に,UPMEM PIMシステムにおけるSpMVカーネルの厳密な実験的解析,最初の公的に利用可能な実世界PIMアーキテクチャ,を行った。この広範な評価は,実際のPIMシステムにおけるSpMVカーネルを効率的に加速するためのソフトウェア設計者とハードウェア建築家に対する新しい洞察と推奨を提供する。SpMVPIM実行,結果,洞察とオープンソースSparsePソフトウェアパッケージ[26]に関する著者らの徹底的なキャラクタリゼーションに関するより多くの情報のために,著者らは読者を論文のフルバージョン(3,4)に言及する。SparsePソフトウェアパッケージは,https://github.com/CMU SAFARI/SparsePで公的かつ自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

専用演算制御装置 , 図形・画像処理一般 , 記憶方式

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