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アイテム
グラフニューラルネットワーク処理向けのキャッシュアーキテクチャの検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203239
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20323919d85b9b-88cc-46e1-8940-352a62fb409d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-EMB20053005.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | グラフニューラルネットワーク処理向けのキャッシュアーキテクチャの検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | ||||||||||||
| 著者名 |
冨田, 健
× 冨田, 健
× 胡, 思已
× 近藤, 正章
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，グラフ構造のデータを対象にした機械学習手法の一つとしてグラフニューラルネットワーク（GNN）の研究が活発に行われている．本稿では GNN の一種であり，関係グラフに対して畳み込み演算を定義した関係グラフ畳み込みネットワーク（Relational Graph Convolutional Network: R-GCN）を対象に，主としてメモリアクセスの効率化に着目して高速化を検討する．R-GCN はエッジにラベルを定義したグラフを入力とし，主に知識グラフの補完タスクなどに応用されている．R-GCN の計算処理では，その大部分を疎行列である隣接行列と密行列である特徴ベクトルを集めた行列の行列積計算に費やしている．密行列のデータに対して不規則なアクセスとなることから，R-GCN の処理はメモリアクセスがボトルネックとなりやすい．本稿ではこのメモリアクセスの高効率化のため，まず前処理として時間的局所性を高めるための頂点ノードの並べ替え手法を検討する．それでもアクセスのランダム性から再利用性が高いデータがキャッシュから追い出されてしまうことを防ぐべく，各グラフノードのエッジ数を考慮したキャッシュ置換アルゴリズムを提案する．トレースベースのキャッシュシミュレータを使用して提案手法を評価したところ，LRU によるキャッシュ置換ポリシーに対してキャッシュサイズがある程度大きい場合に提案手法は有効であり，最大で 30%程度 LLC ミス数を削減できることがわかった． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12149313 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告組込みシステム（EMB） 巻 2020-EMB-53, 号 5, p. 1-8, 発行日 2020-02-20 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-868X | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
