Otimizando Algoritmos de ANN com a Extensão de Vetor RISC-V

Lidar com grandes quantidades de dados é super importante hoje em dia. O crescimento da computação de alto desempenho gerou uma demanda por processamento mais rápido, especialmente em algoritmos de aprendizado de máquina, como o Aproximado dos Vizinhos Mais Próximos (ANN). Pra acelerar esses algoritmos, é essencial adaptá-los pra designs específicos de processadores. O RISC-V é um tipo mais novo de arquitetura de processador que inclui um conjunto de instruções especial chamado RVV (RISC-V Vector Extension). Essa parada é útil em aprendizado de máquina, pois permite um processamento melhor de grandes conjuntos de dados.

Este artigo dá uma olhada em quão eficaz o RVV pode ser para os algoritmos ANN mais populares. Nós modificamos os algoritmos para o RISC-V e os otimizamos usando RVV pra resolver problemas chave de desempenho. Além disso, criamos um modelo pra descobrir as melhores configurações pra usar o RVV com esses algoritmos.

#A Importância dos Algoritmos ANN

Com o crescimento da Internet das Coisas, alto poder computacional e algoritmos de aprendizado de máquina são essenciais. Muitas empresas querem algoritmos de inteligência artificial rápidos e eficientes pra melhorar seus lucros e oferecer um serviço melhor aos seus usuários. Os algoritmos ANN estão entre os mais procurados nessa área. Esses algoritmos são especialmente úteis em sistemas de recomendação, ajudando a encontrar itens semelhantes ao que os usuários já gostam. Isso aumenta o engajamento e a satisfação dos usuários com os produtos.

Além disso, os algoritmos ANN são críticos em motores de busca. Um exemplo notável é o Elastic Search, que alimenta grandes plataformas como GitHub e Netflix. Essas plataformas conseguem lidar com milhões de consultas por segundo, o que exige um poder computacional e energético substancial. Portanto, otimizar esses cálculos é vital, especialmente quando se trata de inferência de modelos, que é crucial pra experiência do usuário.

#Arquitetura RISC-V

O RISC-V foi introduzido em 2010 e tá sempre sendo melhorado pela comunidade. Sua principal vantagem em comparação com arquiteturas conhecidas como x86 e ARM é que é open-source. Muitas fabricantes de chips agora usam RISC-V, mostrando sua flexibilidade e modularidade.

Um aspecto importante é o conjunto de instruções RVV, que permite múltiplos dados com uma única instrução (SIMD). Isso significa que o processador pode lidar com grandes conjuntos de dados de forma mais eficiente, resultando em um desempenho melhor em tarefas computacionais e aplicações de inteligência artificial. O tamanho dos registradores de vetor do RVV não é fixo, permitindo que o software rode em várias configurações de hardware. Além disso, o agrupamento de registradores ajuda a criar um vetor maior, e o atributo LMUL define quantos registradores podem ser combinados, otimizando o desempenho dependendo do processador.

#Otimizando Algoritmos ANN com RVV

Nesse estudo, focamos na eficiência do RVV quando aplicado aos algoritmos ANN populares. Trabalhamos com cinco algoritmos ANN diferentes, adaptando e otimizando eles pro RISC-V usando RVV. Depois, fizemos experimentos pra comparar o desempenho dos algoritmos otimizados com suas versões originais. Também identificamos problemas chave de desempenho nesses algoritmos e analisamos como as extensões vetoriais podem ser aplicadas pra melhorar a eficiência em outras arquiteturas.

#Algoritmos ANN Populares

O algoritmo KNN (K-Vizinhos Mais Próximos) tem como objetivo encontrar os vetores mais próximos em um espaço de alta dimensão. O algoritmo calcula a distância das amostras de treinamento para cada vetor de consulta, classificando as amostras de treinamento com base em sua distância, e selecionando os k objetos mais próximos. Enquanto o KNN exato faz buscas precisas, o KNN aproximado usa atalhos pra acelerar o processo, trocando um pouco de precisão por velocidade, que geralmente é crucial em sistemas de alta demanda.

Existem vários algoritmos ANN como HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e outros baseados em estruturas de grafo e árvore. Esses algoritmos aproveitam conexões locais entre vizinhos, tornando-os flexíveis na construção de índices vetoriais. Outro grupo de algoritmos se encaixa na categoria LSH (Locality-Sensitive Hashing), que segmenta o espaço usando hiperplanos aleatórios que ajudam a identificar itens semelhantes rapidamente.

#Algoritmo IVFFlat

IVFFlat faz parte da família IVF (Inverted File-Based), que divide o espaço de busca em células não sobrepostas com base na ideia de que objetos semelhantes estão localizados dentro da mesma célula. O algoritmo cria um arquivo invertido que mapeia objetos para suas respectivas regiões. Ele usa métodos de agrupamento pra juntar vetores, permitindo um processo de busca rápido através do cluster mais próximo.

#Algoritmo IVFPQ

IVFPQ também utiliza a estrutura IVF, mas incorpora uma técnica chamada quantização de produtos pra reduzir o tamanho dos dados pra um melhor armazenamento e processamento mais rápido. Esse método foca em comprimir os dados de entrada enquanto ainda permite uma busca eficiente.

#Algoritmo HNSW

O algoritmo HNSW se baseia no conceito de grafos de "mundo pequeno", onde dois nós não estão diretamente conectados, mas podem ser alcançados em poucos passos. Ele realiza um processo de busca gulosa em diferentes camadas do grafo, permitindo uma descoberta eficiente de vizinhos.

#Algoritmo Annoy

Annoy é outro algoritmo que usa árvores pra dividir o espaço. Ele identifica os pontos mais próximos mantendo uma fila de prioridade durante a busca, garantindo um tempo de resposta rápido enquanto limita o número de objetos.

#Vetorização de Algoritmos

Pra realizar otimizações, selecionamos uma variedade de bibliotecas open-source que implementam os algoritmos mencionados. Bibliotecas como Faiss, Annoy e NMSLIB oferecem implementações eficientes de vários algoritmos ANN e suportam instruções SIMD, que permitem que operações sejam realizadas em paralelo em múltiplos pontos de dados.

No nosso estudo, analisamos quais funções desses algoritmos usavam otimizações vetoriais. As operações mais comuns que se beneficiam da vetorização incluem cálculos de distância e procedimentos de quantização, que são essenciais pra acelerar os processos de construção de índices e busca.

#Avaliação Experimental

Realizamos experimentos pra medir a eficácia das nossas otimizações em diferentes conjuntos de dados. Usamos um grande conjunto de dados com 500.000 objetos e muitas características, e reduzimos o tamanho do conjunto de dados por questões de desempenho. Os experimentos focaram em medir quão efetivamente os algoritmos construíram índices e realizaram buscas vetoriais.

Durante nossos testes, rodamos os algoritmos com e sem otimizações RVV. Os resultados mostraram que alguns algoritmos melhoraram significativamente, com ganhos de desempenho de até 2,58 vezes em certas tarefas.

#Análise de Desempenho Teórica

Pra determinar a melhor configuração pra unidade vetorial da CPU, criamos um modelo simples pra simular como diferentes configurações se comportariam sob condições específicas. O modelo considera fatores como taxas de chegada de dados, largura de banda da memória e tempos de processamento pra várias operações.

Com esse modelamento, conseguimos identificar as configurações ideais para registradores vetoriais, somadores e unidades MAC, que maximizam o desempenho dos algoritmos ANN em estudo.

#Conclusão

Nossa pesquisa destaca quão eficaz o RVV é pra otimizar algoritmos ANN. Usando instruções SIMD, conseguimos melhorias significativas de desempenho, especialmente em cálculos de distância, que costumam ser o principal gargalo nesses algoritmos. As descobertas sugerem que mais funções também podem ser otimizadas, o que poderia levar a tempos de processamento ainda mais rápidos em algoritmos ANN. Além disso, o modelo simples da unidade vetorial que desenvolvemos serve como uma ferramenta valiosa pra analisar o desempenho dos algoritmos ANN em diferentes configurações, ajudando a identificar as configurações mais eficientes pra aplicações futuras.