グラフ表現学習を用いた異種システムにおけるエンドツーエンドマッピング【JST・京大機械翻訳】

Xiao Yao; Ma Guixiang; Ahmed Nesreen K.; Capota Mihai; Willke Theodore; Nazarian Shahin; Bogdan Paul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216387165905 整理番号：22P0338192

グラフ表現学習を用いた異種システムにおけるエンドツーエンドマッピング【JST・京大機械翻訳】

End-to-end Mapping in Heterogeneous Systems Using Graph Representation Learning

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発行年： 2022年04月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月25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)

自律プログラミングと最適化能力を有する不均一計算システムを可能にするために,著者らは,普遍的中間表現までの高レベルプログラムの複雑性をマイニングできる統一,エンドツーエンド,プログラマブルグラフ表現学習(PGL)フレームワークを提案して,特定の計算パターンを抽出して,コードセグメントが異種ハードウェアプラットフォームにおいて特定のコア上で最良に走ると予測した。提案フレームワークは,符号グラフからマルチフラクタルトポロジー特徴を抽出し,グラフ自動符号器を利用して,グラフを計算カーネルに分割する方法を学習し,グラフニューラルネットワーク(GNN)を利用して,プロセッサタイプに対する正しい割当を予測した。評価において,PGLフレームワークを検証し,スレッドベース実行と比較して6.42xの最大高速化,および最先端技術と比較して2.02xを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

その他のオペレーションズリサーチの手法 , 集積回路一般 , 制御方式 , 図形・画像処理一般 , オペレーティングシステム

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