Seer: Eine smarte Lösung für GPU-Effizienz

Moderne Grafikprozessoren (GPUs) sind dafür gemacht, viele Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, was sie super geeignet für verschiedene Anwendungen macht, wie mathematische Operationen, wissenschaftliche Forschung und das Analysieren von Graphen. Allerdings passen nicht alle Probleme perfekt zu der Art und Weise, wie GPUs funktionieren. In einigen Fällen, wie der Analyse komplexer Netzwerke oder spärlicher Daten (Daten mit vielen leeren Stellen), kann es zu einer ungleichen Verteilung der Arbeitslast unter den GPU-Threads kommen. Das passiert, weil bei unregelmässigen Daten manche Threads ihre Aufgaben schneller beenden als andere, was zu verschwendeter Zeit führt, während die langsameren Threads warten.

Um das zu lösen, haben traditionelle Methoden darauf vertraut, dass Experten den besten Ansatz für GPU-Aufgaben wählen, was ein mühsamer und langsamer Prozess sein kann.

#Die Herausforderung unregelmässiger Daten auf GPUs

GPUs glänzen, wenn jeder Thread die gleiche Menge an Arbeit bekommt. Im Gegensatz dazu bedeuten unregelmässige Probleme, dass jeder Thread unterschiedliche Mengen an Arbeit haben kann, was zu Ineffizienzen führt. Wenn einige Threads ihre Arbeit früher beenden, stehen sie untätig da, während andere weiter verarbeiten. Dieses Ungleichgewicht hängt von den verarbeiteten Daten ab und kann die Leistung verringern.

Um das zu beheben, wurden verschiedene Strategien wie Lastenausgleich (Arbeit gleichmässig verteilen) und die Verwendung besserer Datenformate entwickelt. Diese Methoden zielen darauf ab, die Verarbeitung unregelmässiger Daten unter Nutzung des strukturierten Designs der GPU zu optimieren.

#Einführung von Seer: Ein smarter Selektor für GPU-Kerne

Um zu verbessern, wie GPUs mit unregelmässigen Arbeitslasten umgehen, haben wir ein System namens Seer entwickelt. Dieses System fungiert als Leitfaden zur Auswahl der besten Verarbeitungsmethode (oder Kernel) basierend auf den spezifischen Daten, die es erhält. Seer verwendet ein einfaches Entscheidungsmodell, das schnell die richtige Strategie während der Verarbeitung auswählen kann, was es einfacher und effizienter macht im Vergleich zu traditionellen Methoden.

#Anwendung bei der spärlichen Matrix-Vektor-Multiplikation (SpMV)

Eines der speziellen Gebiete, auf die wir Seer angewendet haben, ist die spärliche Matrix-Vektor-Multiplikation (SpMV). Das ist eine Kernoperation bei vielen Berechnungen mit spärlichen Daten. Durch die Verwendung von Seer können wir die optimale Strategie basierend auf den vorhandenen Daten vorhersagen, was die Leistung im Vergleich zur zuvor besten individuellen Methode erheblich verbessert.

#Die Rolle des maschinellen Lernens in Seer

Seer nutzt maschinelles Lernen, um den besten Kernel für ein gegebenes Dataset vorherzusagen. Im Grunde lernt es aus vorherigen Beispielen, um Entscheidungen über neue Daten zu treffen. So kombiniert es bekannte Merkmale der Daten (wie Matrizenmasse) mit zusätzlichen, dynamisch gesammelten Merkmalen, die die Daten genauer beschreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es Seer, das Gleichgewicht zwischen schnellen Entscheidungen und der Genauigkeit dieser Entscheidungen zu wahren.

#Hintergrund und frühere Arbeiten

Frühere Forschungen haben gezeigt, dass die Leistung eines spezifischen Kernels stark variieren kann, abhängig davon, wie Aufgaben zugewiesen werden und welche Strukturen für Daten verwendet werden. Viele Studien haben sich auf Techniken zur Handhabung unregelmässiger Arbeitslasten auf GPUs konzentriert, aber oft fehlte eine klare und objektive Methode zur Auswahl zwischen verschiedenen Strategien basierend auf den spezifischen vorhanden Daten.

Einige haben einen brutalen Ansatz versucht – alle möglichen Methoden zu testen und die schnellste auszuwählen. Das ist jedoch während der Laufzeit unpraktisch.

#Wie Seer funktioniert

Seer besteht aus zwei Hauptteilen: einer Trainingsphase und einer Inferenzphase.

#Trainingsphase

Während des Trainings lernt das Modell über verschiedene Kerne und deren Leistung bei unterschiedlichen Datensätzen. Es verwendet:

• Bekannte Merkmale: Statische Daten des Datensatzes, wie Grösse.
• Gesammelte Merkmale: Zusätzliche Statistiken, die während der Verarbeitung gesammelt wurden.

Das Ziel ist, Seer beizubringen, wie man die schnellste Methode für einen bestimmten Datensatz vorhersagt.

#Inferenzphase

Sobald das Modell trainiert ist, kann es in Echtzeit Vorhersagen machen. Wenn neue Daten hereinkommen, bewertet Seer sie und entscheidet, ob es sich ausschliesslich auf bekannte Merkmale verlassen oder auch zusätzliche Daten sammeln soll. Wenn die Kosten für das Sammeln dieser zusätzlichen Daten im Vergleich zum potenziellen Leistungsgewinn zu hoch sind, entscheidet sich Seer dafür, bekannte Merkmale zu verwenden.

#Leistungsevaluation

Um zu zeigen, wie gut Seer funktioniert, haben wir Tests mit verschiedenen Datensätzen aus der SuiteSparse Matrix Collection durchgeführt. In diesen Tests konnte Seer eng mit dem idealen Leistungsszenario konkurrieren, das die beste Methode auswählt, nachdem alle Möglichkeiten getestet wurden. Das war ein bedeutender Erfolg für die Auswahl von Laufzeitkernen.

#Leistung bei einzelnen Iterationen

In Tests mit einzelnen Iterationen haben wir festgestellt, dass Seer eine Leistung erreicht hat, die 2 mal besser war als jeder einzelne Kernel und im Durchschnitt eine Beschleunigung von 6,5 bei allen Tests bot. Das zeigt, dass Seer selbst bei nur einem Durchlauf einer Aufgabe erhebliche Verbesserungen bieten kann.

#Leistung bei mehreren Iterationen

Für Aufgaben, die mehrere Iterationen erfordern, konnte Seer erkennen, wann die zusätzlichen Kosten für das Preprocessing sinnvoll wären. Das ist wichtig für iterative Algorithmen, bei denen die Leistung stark profitieren kann, wenn dieselben Preprocessing-Schritte über mehrere Durchläufe hinweg wiederverwendet werden.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Insgesamt zeigt Seer, dass es möglich ist, in Echtzeit effektiv die beste Verarbeitungsmethode für unregelmässige Daten auf GPUs auszuwählen. Durch intelligente Vorhersagen basierend auf sowohl statischen als auch dynamischen Merkmalen hilft es, die Lücke zwischen dem strukturierten Design von GPUs und der komplexen Natur unregelmässiger Probleme zu überbrücken.

Für die Zukunft sind Pläne in Arbeit, wie Seer Merkmale auswählt und mehr Arten von Daten in seine Vorhersagen einbezieht. Ausserdem gibt es Interesse daran, dieselben Prinzipien auf andere Arten von Algorithmen über spärliche Matrixoperationen hinaus anzuwenden.