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通过动态反射平铺加速稀疏数据协调

出版:2023年3月25日出版历史

摘要

涉及多个稀疏操作数的张量代数具有严重的内存限制,这使得它成为一个具有挑战性的加速目标。此外,不规则稀疏性使传统技术复杂化,例如平铺以改善内存瓶颈。以前的稀疏平铺方案不知道稀疏性:它们将张量切割成均匀的坐标空间形状,这导致低占用率平铺,从而降低可利用的重用性。为了应对这些挑战,本文提出动态反射平铺(DRT)是一种新的平铺方法,与现有技术相比,它改进了稀疏张量核的数据重用,从而释放了显著的性能改进机会。DRT的关键思想是动态稀疏性感知平铺。DRT基于活动区域的当前稀疏性,在运行时连续重新计算稀疏张量所有输入张量,以最大限度地提高加速器缓冲区利用率,同时保留在不同张量块之间进行协同迭代的能力。

通过对一组SuiteSparse矩阵的广泛评估,我们展示了如何将DRT应用于具有不同数据流(ExTensor、OuterSPACE、MatRaptor)的多个先前加速器,从而提高其性能(分别提高3.3倍、5.1倍和1.6倍),同时增加可忽略的面积开销。我们将DRT应用于高阶张量内核,以在CPU实现和先验技术平铺方案上分别减少3.9倍和16.9倍的DRAM流量。最后,我们证明了该技术是可移植到软件上的,与未折叠稀疏矩阵乘法(SpMSpM)相比,其内存开销提高了7.29倍和2.94倍。

工具书类

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        封面图片ACM会议
        ASPLOS 2023:第28届ACM编程语言和操作系统架构支持国际会议记录,第3卷
        2023年3月
        820页
        国际标准图书编号:9781450399180
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        • 出版:2023年3月25日

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