Grafneuronale Netzwerke mit PIM-Technologie beschleunigen

Graph Neural Networks (GNNs) sind fortgeschrittene Modelle, die helfen, Daten zu analysieren, die in einem Graphformat organisiert sind, also einer Sammlung von Knoten (oder Punkten), die durch Kanten (oder Verbindungen) verbunden sind. Diese Netzwerke haben viel Aufmerksamkeit bekommen, weil sie Aufgaben wie die Klassifizierung von Knoten und das Vorhersagen von Verbindungen zwischen ihnen erledigen können. Sie werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter die Analyse sozialer Netzwerke, Empfehlungssysteme und die Arzneimittelentdeckung.

Allerdings ist das Ausführen von GNNs oft herausfordernd, weil es viel Rechenleistung und Speicherbandbreite erfordert. Diese Ausführung besteht aus zwei Hauptschritten: Aggregation, bei der Eingaben von benachbarten Knoten gesammelt werden, und Kombination, wo diese Eingaben durch ein neuronales Netzwerk verarbeitet werden, um Ausgaben für die nächste Schicht zu erzeugen. Der Aggregationsschritt dauert normalerweise lange, weil er stark durch die Geschwindigkeit, mit der Daten zwischen Speicher und Prozessoren hin und her bewegt werden, limitiert ist.

Um dieses Problem anzugehen, wurden Processing-In-Memory (PIM) Systeme vorgeschlagen. Diese Systeme platzieren einfache Prozessoren neben oder in Speicherchips, um die Menge an Daten, die bewegt werden muss, zu reduzieren. Das kann die Ausführung speicherintensiver Aufgaben erheblich beschleunigen.

#Was sind PIM Systeme?

PIM Systeme ermöglichen Berechnungen näher an dem Ort, wo die Daten gespeichert sind, und zielen darauf ab, das Flaschenhalsproblem zu reduzieren, das durch die langsame Bewegung von Daten zwischen Prozessoren und Speicher entsteht. In einer typischen Computeranordnung sitzen Prozessoren weit weg vom Speicher, was zu Verzögerungen führt, wenn sie Daten abrufen müssen. Durch die Integration von Verarbeitungskapazitäten in den Speicher können PIM Systeme diese Verzögerungen verringern.

Ein bemerkenswertes Beispiel für eine PIM-Architektur ist UPMEM. Dieses System kombiniert herkömmliche Speicherchips mit Verarbeitungseinheiten, die auf den in diesen Speicherchips gespeicherten Daten arbeiten können. Dadurch sind PIM Systeme in der Lage, eine höhere Speicherbandbreite und Effizienz zu bieten.

#Vorgeschlagenes Framework

Das vorgeschlagene Framework, das wir als GNN-PIM bezeichnen, zielt darauf ab, GNNs effizient auf echten PIM-Systemen auszuführen. Das Framework implementiert eine Vielzahl von Techniken, um die Leistung in zwei Hauptbereichen zu verbessern: der Ausführung speicherintensiver Aggregationsaufgaben und Kombinationsaufgaben. Es verfügt auch über eine benutzerfreundliche Python-Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), die es Entwicklern leicht zugänglich macht.

#Hauptmerkmale von GNN-PIM

1. Kombination von Beschleunigern (CoA): Dieser Ansatz weist verschiedenen Arten von Aufgaben die am besten geeignete Hardware zu. Zum Beispiel werden die speicherintensiven Aggregationsaufgaben auf PIM-Systemen ausgeführt, während die rechenintensiven Kombinationsaufgaben auf traditionellen CPU- oder GPU-Systemen bearbeitet werden.

2. Hybrider Parallelismus (HP): Diese Technik erlaubt mehrere Ebenen der parallelen Verarbeitung. Sie umfasst das Gruppieren von PIM-Kernen in Cluster und die Verwendung verschiedener Strategien auf jeder Ebene, um die Arbeitslast effizient auszugleichen. Dies hilft, den Datenübertragungsaufwand zu minimieren und die Recheneffizienz zu maximieren.

3. Integration mit bestehenden ML-Frameworks: GNN-PIM ist so konzipiert, dass es nahtlos mit beliebten Machine-Learning-Bibliotheken arbeitet, was es Entwicklern erleichtert, PIM-Systeme für ihre GNN-Modelle zu übernehmen.

#Wie funktioniert GNN-PIM?

GNN-PIM trennt den Ausführungsprozess in verschiedene Schritte und konzentriert sich darauf, sowohl die Aggregations- als auch die Kombinationsaufgaben so effizient wie möglich zu gestalten.

#Aggregationsschritt

Während des Aggregationsschritts sammelt jeder Knoten Informationen von seinen benachbarten Knoten. Dieser Prozess ist normalerweise speicherintensiv, und deshalb nutzt GNN-PIM die PIM-Systeme. Das Framework verwendet hybriden Parallelismus, sodass mehrere PIM-Kerne zusammenarbeiten können, um Daten zu sammeln.

Die Aggregation besteht darin, die Daten in kleinere Teile aufzuteilen, was es einfacher macht, sie über verschiedene PIM-Kerne zu verarbeiten. Durch die parallele Verarbeitung dieser kleineren Teile optimiert das Framework die Nutzung der verfügbaren Ressourcen und reduziert die Gesamtdauer für diesen Schritt.

#Kombinationsschritt

Nach der Aggregation übernimmt der Kombinationsschritt, der die aggregierten Daten durch ein neuronales Netzwerk verarbeitet. Dieser Schritt ist rechnerisch intensiver, und daher wird er von traditionellen Verarbeitungseinheiten wie CPUs oder GPUs erledigt.

In dieser Phase nutzt GNN-PIM optimierte Machine-Learning-Operationen, um sicherzustellen, dass die Berechnung effizient ist. Die Ergebnisse des Kombinationsschritts werden dann an die nächste Schicht im GNN weitergeleitet, wodurch der Zyklus abgeschlossen wird.

#Bewertung in der Praxis

Die Wirksamkeit des GNN-PIM-Frameworks wurde durch Tests in der realen Welt auf der UPMEM PIM-Architektur validiert. Das Framework wurde mit mehreren beliebten GNN-Modellen über verschiedene Datensätze hinweg bewertet.

#Leistungskennzahlen

1. Ausführungszeit: Es wurde festgestellt, dass das Framework die Ausführungszeit im Vergleich zu traditionellen Methoden, die ausschliesslich auf CPUs oder GPUs laufen, erheblich reduziert. Besonders der Aggregationsschritt zeigte bemerkenswerte Verbesserungen.

2. Skalierbarkeit: Das Design von GNN-PIM ermöglicht eine effiziente Skalierung mit der Anzahl verfügbarer PIM-Kerne. Selbst wenn die Anzahl der Kerne zunimmt, verbessert sich die Leistung weiter, was die Robustheit des Frameworks demonstriert.

3. Ressourcennutzung: Das GNN-PIM-Framework nutzt die verfügbaren Verarbeitungsressourcen im PIM-System voll aus. Diese hohe Ressourcennutzung bedeutet eine bessere Kosten-Effektivität in Bezug auf die Leistung pro ausgegebenem Dollar für Hardware.

#Praktische Implikationen

Die Einführung von GNN-PIM bietet mehrere praktische Vorteile für Entwickler und Forscher, die mit GNNs arbeiten.

#Verbesserte Leistung

Durch die Nutzung von PIM-Systemen kann GNN-PIM komplexe graphbezogene Aufgaben schneller und effizienter bewältigen. Das bedeutet, dass Anwendungen, die auf GNNs beruhen, in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit arbeiten können, was neue Anwendungsfälle eröffnet.

#Einfache Übernahme

Mit seiner benutzerfreundlichen API ermöglicht GNN-PIM Entwicklern, fortschrittliche Hardware zu integrieren, ohne umfangreiche Kenntnisse über PIM-Systeme zu benötigen. Das senkt die Einstiegshürden für die Nutzung modernster Technologie und fördert eine weitreichendere Implementierung.

#Zukünftige Entwicklungen

Da sich die PIM-Technologie weiterentwickelt, werden Frameworks wie GNN-PIM wahrscheinlich anpassungsfähig und noch weiter verbessert. Laufende Forschung und Entwicklung werden helfen, neue Optimierungstechniken zu identifizieren, um sicherzustellen, dass GNNs von den neuesten Fortschritten im Hardware-Design profitieren können.

#Fazit

GNN-PIM hebt sich als bahnbrechendes Framework hervor, das die Ausführung von Graph Neural Networks auf echten PIM-Systemen beschleunigt. Die klare Trennung von Aggregations- und Kombinationsaufgaben sowie innovative Ansätze wie hybrider Parallelismus und die Kombination von Beschleunigern ermöglichen es, hohe Leistung und Effizienz zu erreichen.

Mit der wachsenden Bedeutung von GNNs in verschiedenen Bereichen wird die Fähigkeit, graphstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten, immer entscheidender. GNN-PIM ist gut positioniert, um dieser Nachfrage gerecht zu werden und einen Weg für Forscher und Entwickler zu bieten, die die Kraft von graphbasierten neuronalen Netzwerken nutzen möchten.

Mit der Reifung der PIM-Technologie und ihrer breiteren Verfügbarkeit werden Frameworks wie GNN-PIM wahrscheinlich den Weg für neue Anwendungen und Fortschritte im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz ebnen.