Avanzamenti nel processamento delle nuvole di punti 3D
Nuovo motore migliora l'efficienza nella gestione delle nuvole di punti 3D con la Convoluzione Sparsa.
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Le nuvole di punti 3D vengono usate in tanti campi, come la robotica, la realtà virtuale e i veicoli autonomi. Una nuvola di punti è una raccolta di punti nello spazio, che rappresenta la forma di un oggetto 3D. È importante elaborare queste nuvole di punti in modo efficiente, e un metodo comune si chiama Convoluzione Sparsa.
La Convoluzione Sparsa è efficace per lavorare con nuvole di punti perché si concentra sulle parti non vuote dei dati. A differenza delle immagini normali, dove ogni pixel ha delle informazioni, molti punti in una nuvola di punti 3D potrebbero non avere dati, quindi elaborarli direttamente può essere uno spreco.
Metodi Attuali
Tradizionalmente, i motori che lavorano con la Convoluzione Sparsa usano tabelle hash per organizzare i dati. Le tabelle hash permettono un accesso rapido ai dati, ma possono essere lente quando il numero di query è alto. Di solito, il motore ha due passaggi principali: mappatura ed esecuzione.
Passo di Mappatura: Il motore costruisce una mappa del kernel che definisce come eseguire i calcoli in base ai dati disponibili. Controlla i punti di input validi, il che può portare a molti accessi ai dati che rallentano il processo.
Passo di Esecuzione: Qui, il motore esegue i calcoli reali per produrre risultati basati sulla mappa del kernel creata prima. Il motore raccoglie i dati di input, esegue le operazioni necessarie e poi disperde i risultati.
Tuttavia, i metodi esistenti hanno alcune limitazioni importanti. La dipendenza dalle tabelle hash può portare a tempi di accesso ai dati lenti, specialmente man mano che la dimensione dell'input cresce. Inoltre, usare dimensioni fisse dei tile nelle operazioni non si adatta bene ai dati a disposizione, portando a prestazioni sub-ottimali.
Cambiamenti Proposti
Per affrontare questi problemi, proponiamo un nuovo motore progettato specificamente per le GPU moderne. Questo motore si concentra sull’efficienza della memoria e mira a ridurre accessi ai dati non necessari. Il nostro approccio include diverse strategie chiave:
1. Uso Migliorato della Memoria
Invece di usare tabelle hash, il nostro nuovo motore usa un metodo diverso basato sulla ricerca binaria. Questo permette una migliore organizzazione dei dati e schemi di accesso più efficienti, riducendo il tempo necessario per costruire la mappa del kernel.
2. Dimensione Dinamica dei Tile
Permettiamo che le dimensioni dei tile usati nei calcoli si adattino in base ai dati e all'hardware attuali. Questo significa che ogni operazione può essere ottimizzata per le condizioni specifiche in cui sta funzionando. Sintonizzando le dimensioni dei tile in tempo reale, possiamo ottenere migliori prestazioni nell'elaborazione.
3. Raggruppamento Efficiente delle Operazioni
Quando eseguiamo i calcoli necessari, riordiniamo le operazioni per ridurre la quantità di calcolo sprecato, in particolare il padding zero. Organizzando i compiti in base ai loro requisiti, minimizziamo l'overhead di lavorare con dati non necessari.
4. Strategia di Query Innovativa
Introduciamo un nuovo modo di gestire le query che utilizza un metodo di ordinamento segmentato. Questo permette una maggiore efficienza sfruttando i dati cache durante l’elaborazione. Assicurando che le operazioni siano amichevoli alla struttura di memoria delle GPU, possiamo ridurre i ritardi causati dall'accesso ai dati.
Risultati
Le prestazioni del nostro nuovo motore hanno mostrato miglioramenti significativi rispetto ai metodi tradizionali. L'abbiamo testato su diverse reti di nuvole di punti 3D e vari dataset, confrontandolo con motori esistenti.
Velocità
Il nostro motore ha superato i metodi precedenti, raggiungendo aumenti di velocità medi. In molti casi, è riuscito a elaborare gli input più velocemente e con meno latenza, rendendolo un forte candidato per un uso futuro in applicazioni che richiedono un'elaborazione rapida delle nuvole di punti.
Flessibilità
La capacità di adattare le dimensioni dei tile e le strategie di query in tempo reale consente al nostro motore di performare in modo efficiente su diversi tipi di dati e configurazioni hardware. Questa flessibilità significa che gli utenti possono aspettarsi prestazioni costanti senza dover regolare manualmente le impostazioni.
Efficienza della Memoria
La nuova organizzazione della memoria riduce i tempi di accesso e l'overhead computazionale complessivo. Questa efficienza si traduce in tempi di elaborazione più veloci e ridotto consumo energetico, che è critico nelle applicazioni su larga scala.
Conclusione
Il nuovo motore rappresenta un passo significativo avanti nell'elaborazione delle nuvole di punti 3D usando la Convoluzione Sparsa. Prioritizzando l'efficienza della memoria, la dimensione dinamica dei tile e la gestione intelligente delle query, abbiamo creato una soluzione ben adatta per le architetture GPU moderne. I miglioramenti osservati in velocità, flessibilità e efficienza complessiva indicano una direzione promettente per la futura ricerca e applicazione nel campo. Man mano che la tecnologia continua ad evolversi, ci aspettiamo che ulteriori affinamenti migliorino ulteriormente le capacità di questi sistemi.
Titolo: Minuet: Accelerating 3D Sparse Convolutions on GPUs
Estratto: Sparse Convolution (SC) is widely used for processing 3D point clouds that are inherently sparse. Different from dense convolution, SC preserves the sparsity of the input point cloud by only allowing outputs to specific locations. To efficiently compute SC, prior SC engines first use hash tables to build a kernel map that stores the necessary General Matrix Multiplication (GEMM) operations to be executed (Map step), and then use a Gather-GEMM-Scatter process to execute these GEMM operations (GMaS step). In this work, we analyze the shortcomings of prior state-of-the-art SC engines, and propose Minuet, a novel memory-efficient SC engine tailored for modern GPUs. Minuet proposes to (i) replace the hash tables used in the Map step with a novel segmented sorting double-traversed binary search algorithm that highly utilizes the on-chip memory hierarchy of GPUs, (ii) use a lightweight scheme to autotune the tile size in the Gather and Scatter operations of the GMaS step, such that to adapt the execution to the particular characteristics of each SC layer, dataset, and GPU architecture, and (iii) employ a padding-efficient GEMM grouping approach that reduces both memory padding and kernel launching overheads. Our evaluations show that Minuet significantly outperforms prior SC engines by on average $1.74\times$ (up to $2.22\times$) for end-to-end point cloud network executions. Our novel segmented sorting double-traversed binary search algorithm achieves superior speedups by $15.8\times$ on average (up to $26.8\times$) over prior SC engines in the Map step. The source code of Minuet is publicly available at https://github.com/UofT-EcoSystem/Minuet.
Autori: Jiacheng Yang, Christina Giannoula, Jun Wu, Mostafa Elhoushi, James Gleeson, Gennady Pekhimenko
Ultimo aggiornamento: 2023-12-01 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2401.06145
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.06145
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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