在过去十年中，已经开发出新的深度学习（DL）算法，工作负载和硬件来解决各种问题。尽管工作量和硬件生态系统的进步，DL系统的编程方法是停滞不前的。 DL工作负载从DL库中的高度优化，特定于平台和不灵活的内核，或者在新颖的操作员的情况下，通过具有强大性能的DL框架基元建立参考实现。这项工作介绍了Tensor加工基元（TPP），一个编程抽象，用于高效的DL工作负载的高效，便携式实现。 TPPS定义了一组紧凑而多才多艺的2D张镜操作员（或虚拟张量ISA），随后可以用作构建块，以在高维张量上构建复杂的运算符。 TPP规范是平台 - 不可行的，因此通过TPPS表示的代码是便携式的，而TPP实现是高度优化的，并且特定于平台。我们展示了我们使用独立内核和端到端DL＆HPC工作负载完全通过TPPS表达的方法的效力和生存性，这在多个平台上优于最先进的实现。
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操作系统包括许多启发式算法，旨在提高整体存储性能和吞吐量。由于此类启发式is不能适用于所有条件和工作负载，因此系统设计人员诉诸用户对用户的众多可调参数揭示 - 基本上负担用户不断优化自己的存储系统和应用程序。存储系统通常负责I / O重型应用中的大多数延迟，因此即使是小的总延迟改善也可能很重要。机器学习（ml）技术承诺学习模式，从它们概括，并实现适应更改工作负载的最佳解决方案。我们提出ML解决方案成为OSS中的一流组件，并更换了动态优化存储系统的手动启发式。在本文中，我们描述了我们所提出的ML架构，称为KML。我们开发了一个原型KML体系结构，并将其应用于两个问题：最佳readAhead和NFS读取大小值。我们的实验表明，KML消耗了很少的操作系统资源，延迟可忽略不计，但可以学习可以分别为两种用例的2.3倍或15倍提高I / O吞吐量的模式 - 即使是复杂的，也不是为了复杂 - 在不同的存储设备上同时运行混合工作负载。
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这项工作侧重于特定于域的加速器的有效敏捷设计方法。我们采用垂直开发堆栈的功能逐个功能增强，并将其应用于TVM / VTA推理加速器。我们已经增强了VTA设计空间，并启用了用于额外工作负载的端到端支持。这是通过增强VTA微架构和指令集架构（ISA）来实现的，以及通过增强TVM编译堆栈来支持各种VTA配置。 VTA TSIM实现（基于凿子）已通过ALU / GEMM执行单元的完全流水线版本增强。在TSIM中，内存宽度现在可以在8-64字节之间。对于支持较大的刮板，已经使场宽度更加灵活。已添加新的说明：元素 - WISE 8位乘法，支持深度卷积，并使用焊盘值的选择加载以支持最大池。还添加了对更多层和更好的双缓冲。完全管制的ALU / GEMM有助于显着帮助：4.9倍的循环较少，最小区域更改为在默认配置下运行RESET-18。可以实例化特征在于11.5倍的循环计数的配置，以12倍的循环计数更大的区域。显示了区域性能帕累托曲线上的许多点，展示了执行单元尺寸，内存接口宽度和刻痕尺寸的余额。最后，VTA现在能够运行MobileNet 1.0和所有层进行Resnet，包括先前禁用的池和完全连接的图层。 TVM / VTA架构始终在几分钟内以RTL呈现端到端工作量评估。通过我们的修改，它现在提供了更大的可行配置，具有广泛的成本与性能。所有提到的所有功能都可以在OpenSource叉中提供，而这些功能的子集已经上游。
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变形金刚是今天最重要的机器学习工作负载之一。培训是一个非常计算密集的任务，通常需要几天或几周，并且对优化变压器进行了重大关注。尽管如此，现有的实现不会有效地利用GPU。我们发现数据移动是培训时的关键瓶颈。由于Amdahl的法律和大规模改进的计算性能，培训现已成为记忆束缚。此外，现有框架使用次优数据布局。使用这些洞察力，我们提供了一个用于全局优化变压器数据移动的配方。我们将数据移动降低到22.91％，总体上实现了在训练伯特编码器层和1.19x的整个伯特的最先进框架上的1.30倍的性能改进。我们的方法更广泛地适用于优化深神经网络，并深入了解如何解决新兴的性能瓶颈。
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现代深度学习框架提供嵌入在Python中的必要的急切执行编程接口，以提供生产的开发体验。但是，深度学习从业者有时需要捕获和转换程序结构以进行性能优化，可视化，分析和硬件集成。我们研究了深度学习中使用的程序捕获和转型的不同设计。通过设计典型的深度学习用例而不是长尾部，可以为程序捕获和转换创建更简单的框架。我们在Torch.fx中应用了这一原理，是一个完全在Python写入的Pytorch的程序捕获和转换库，并通过ML从业者进行高开发人员生产力优化。我们存在案例研究，展示了Torch.fx如何实现先前在Pytorch生态系统中无法访问的工作流程。
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虽然离散事件模拟器是建筑研究，设计和开发的必备工具，但它们的实用性受到在调查下的现实应用的极长时间的影响。这项工作描述了一项协调一致的努力，其中机器学习（ML）用于加速离散事件仿真。首先，构建了用于静态指令属性和动态处理器状态的基于ML的指令延迟预测框架。然后，基于所提出的指令延迟预测器来实现GPU加速的并行模拟器，并且验证了其模拟精度和吞吐量并针对最先进的模拟器评估。利用现代GPU，基于ML的模拟器显着优于传统的模拟器。
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深度学习领域目睹了对极端计算和内存密集型神经网络的显着转变。这些较新的较大模型使研究人员能够推进各种领域的最先进的工具。这种现象刺激了在更多的硬件加速器上产生了针对神经网络的分布式训练的算法。在本文中，我们讨论并比较了当前的最先进的框架，以实现大规模的分布式深度学习。首先，我们调查分布式学习中的当前实践，并确定所使用的不同类型的并行性。然后，我们提出了对大型图像和语言培训任务的性能进行了经验结果。此外，我们解决了他们的统计效率和内存消耗行为。根据我们的结果，我们讨论了阻碍性能的每个框架的算法和实现部分。
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随着深度学习模型的速度较大，需要进行大型型号培训的系统级解决方案。我们展示了Amazon Sagemaker模型并行性，这是一个与Pytorch集成的软件库，并且可以使用模型并行性和其他内存节省功能轻松培训大型模型。与现有解决方案相比，Sagemaker库的实现更通用，灵活，因为它可以自动分区和运行具有最小代码的任意模型架构上的管道并行性，并且还为张量并行度提供一般和可扩展的框架，它支持更广泛的用例，并且可以轻松应用于新培训脚本的模块化。该库还将本机Pytorch用户体验保留到更大的程度，支持模块重复使用和动态图形，同时让用户完全控制训练步骤的细节。我们评估GPT-3，Roberta，BERT和神经协作过滤的性能，并表现出对现有解决方案的竞争性能。
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通常，机器学习应用程序必须应对动态环境，其中数据以潜在无限长度和瞬态行为的连续数据流的形式收集。与传统（批量）数据挖掘相比，流处理算法对计算资源和对数据演进的适应性具有额外要求。它们必须逐步处理实例，因为数据的连续流量禁止存储多次通过的数据。合奏学习在这种情况下取得了显着的预测性能。实现为一组（几个）个别分类器，合奏是自然可用于任务并行性的。但是，用于捕获概念漂移的增量学习和动态数据结构增加了缓存未命中并阻碍了并行性的好处。本文提出了一种迷你批处理策略，可以改善多核环境中用于流挖掘的多个集合算法的内存访问局部性和性能。借助正式框架，我们证明迷你批量可以显着降低重用距离（以及缓存未命中的数量）。在六种不同的最先进的集合算法上应用四个基准数据集的六种不同特性的实验显示了8个核心处理器上高达5倍的加速。这些效益牺牲了预测性能的少量减少。
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我们展示了CFU Playground，这是一个全堆栈的开源框架，可实现用于嵌入式ML系统的机器学习（ML）加速器的快速和迭代设计。我们的工具链紧紧集成开源软件，RTL发电机和FPGA工具，用于综合，地点和路线。此全堆栈开发框架为工程师提供了访问探索定制架构，这些架构是为嵌入式ML定制和共同优化的。快速，部署型材优化反馈循环让ML硬件和软件开发人员在对定制方面相对较小的投资中取得重大回报。使用CFU Playground的设计循环，我们在CPU和加速器之间显示了大量的Speedups（55x-75x）和设计空间探索。
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计算机架构和系统已优化了很长时间，以便高效执行机器学习（ML）模型。现在，是时候重新考虑ML和系统之间的关系，并让ML转换计算机架构和系统的设计方式。这有一个双重含义：改善设计师的生产力，以及完成良性周期。在这篇论文中，我们对应用ML进行计算机架构和系统设计的工作进行了全面的审查。首先，我们考虑ML技术在架构/系统设计中的典型作用，即快速预测建模或设计方法，我们执行高级分类学。然后，我们总结了通过ML技术解决的计算机架构/系统设计中的常见问题，并且所用典型的ML技术来解决它们中的每一个。除了在狭义中强调计算机架构外，我们采用数据中心可被认为是仓库规模计算机的概念;粗略的计算机系统中提供粗略讨论，例如代码生成和编译器;我们还注意ML技术如何帮助和改造设计自动化。我们进一步提供了对机会和潜在方向的未来愿景，并设想应用ML的计算机架构和系统将在社区中蓬勃发展。
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图形神经网络（GNNS）将深度神经网络（DNN）的成功扩展到非欧几里德图数据，实现了各种任务的接地性能，例如节点分类和图形属性预测。尽管如此，现有系统效率低，培训数十亿节点和GPU的节点和边缘训练大图。主要瓶颈是准备GPU数据的过程 - 子图采样和特征检索。本文提出了一个分布式GNN培训系统的BGL，旨在解决一些关键思想的瓶颈。首先，我们提出了一种动态缓存引擎，以最小化特征检索流量。通过协同设计缓存政策和抽样顺序，我们发现低开销和高缓存命中率的精美斑点。其次，我们改善了曲线图分区算法，以减少子图采样期间的交叉分区通信。最后，仔细资源隔离减少了不同数据预处理阶段之间的争用。关于各种GNN模型和大图数据集的广泛实验表明，BGL平均明显优于现有的GNN训练系统20.68倍。
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扩展培训工作负载的能力是深度学习的关键性能推动者之一。主要缩放方法是基于数据并行GPU的培训，该培训已经被硬件和软件支持高效地支持高效的GPU通信，特别是通过带宽过度曝光。此支持以A价格出现：相对于其“消费者级”对应物，“云级”服务器之间存在幅度成本差异，但相对于其“消费者级”对应物，虽然服务器级和消费者级GPU可以具有类似的计算信封。在本文中，我们调查了昂贵的硬件过度控制方法是否可以通过算法和系统设计所涵盖，并提出称为CGX的框架，为通信压缩提供有效的软件支持。我们认为，在没有硬件支持的情况下，该框架能够从消费者级多GPU系统中删除通信瓶颈：在没有硬件支持的情况下：在培训现代模型和全部准确性方面时，我们的框架可以在商品上进行2-3倍的自动加速系统使用8个消费者级NVIDIA RTX 3090 GPU，并使其超越NVIDIA DGX-1服务器的吞吐量，其具有类似的峰值闪光，但是从带宽过度提供的益处。
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由于新兴的深度神经网络（DNN）模型的规模继续增大，使用大型GPU集群培训DNN是实现可接受培训时间的基本要求。在本文中，我们考虑了集群大小的未来增加的情况将导致全局批量大小用于培训模型以达到基本限制：超出某个点，更大的全球批量尺寸会导致样品效率降低，总体上升准确性的时间。因此，为了实现培训性能的进一步改进，我们必须考虑“强大的缩放”策略，该策略保持全局批量大小常量，并将较小的批次分配给每个GPU。不幸的是，这使得能够有效地使用群集资源。我们呈现DeepPool，通过两个关键思想解决这种效率挑战的系统。首先，突发并行性将大量GPU分配给突发中的前景作业，以利用整个层的并行性的不均匀性。其次，GPU多路复用优先考虑前台培训工作的吞吐量，而背景培训作业包装以回收未充分利用的GPU资源，从而提高集群范围利用率。这两个想法在一起使DeepPool能够在群集刻度大的单一任务中通过标准数据并行度进行2.2 - 2.4倍的完整性。
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深度神经网络（DNN）模型和数据集的快速增长大小引起了各种分布策略，如数据，张量模型，管道并行和其混合组合。这些策略中的每一个都提供自己的权衡，并在不同的模型和硬件拓扑上展示最佳性能。选择给定设置的最佳策略集是具有挑战性的，因为搜索空间组合增长，并且在群集上调试和测试昂贵。在这项工作中，我们提出了DISTIR，对于分布式DNN计算，这是针对有效分析而定制的分布式DNN计算的表达中间表示，例如模拟。这使得能够自动识别顶级执行策略，而无需在物理硬件上执行。与事先工作不同，Distir自然可以表达许多分发策略，包括管道并行性，具有任意时间表。我们对MLP培训和GPT-2推理模型的评估演示了DISTIR及其模拟器启用快速网格在跨越1000多种配置的复杂分配空间上搜索，以某些制度的数量级递减优化时间。
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我们为预测资源分配提供了一个有效的参数建模框架，专注于计算资源的量，可以针对无服务器查询处理设置中的数据分析的一系列价格性能目标进行优化。我们深入讨论和评估我们的系统，AutoExecutor如何使用此框架可以自动选择在Azure Synapse上运行的Spark SQL查询的近最佳执行程序和核心计数。我们的技术通过在运行查询的同时大大减少分配和执行者占用的总延期占用者的总延迟器，从而提高了Spark的内置，无功，动态的执行能力分配功能，从而释放可能被其他并发查询或减少整体集群供应需求的执行者。与诸如Sparklens之类的执行后分析工具相比，我们预测在执行它们之前对查询的资源分配，并且还可以解释输入数据大小的更改，以预测所需的分配。
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在小型电池约束的物流设备上部署现代TinyML任务需要高计算能效。使用非易失性存储器（NVM）的模拟内存计算（IMC）承诺在深神经网络（DNN）推理中的主要效率提高，并用作DNN权重的片上存储器存储器。然而，在系统级别尚未完全理解IMC的功能灵活性限制及其对性能，能量和面积效率的影响。为了目标实际的端到端的IOT应用程序，IMC阵列必须括在异构可编程系统中，引入我们旨在解决这项工作的新系统级挑战。我们介绍了一个非均相紧密的聚类架构，整合了8个RISC-V核心，内存计算加速器（IMA）和数字加速器。我们在高度异构的工作负载上基准测试，例如来自MobileNetv2的瓶颈层，显示出11.5倍的性能和9.5倍的能效改进，而在核心上高度优化并行执行相比。此外，我们通过将我们的异构架构缩放到多阵列加速器，探讨了在IMC阵列资源方面对全移动级DNN（MobileNetv2）的端到端推断的要求。我们的结果表明，我们的解决方案在MobileNetv2的端到端推断上，在执行延迟方面比现有的可编程架构更好，比最先进的异构解决方案更好的数量级集成内存计算模拟核心。
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近来增加大型机器学习模型的趋势需要分发培训和推理任务。考虑到培训这些模型的巨大成本，必须在计算和沟通中解锁优化以获得最佳性能。然而，深入学习框架中的计算和通信内核之间的当前逻辑分离遍及此类障碍的优化机会。通过整体考虑破坏此抽象可以提供许多优化，以提供分布式工作负载中的性能改进。手动应用这些优化需要在每个场景中的底层计算和通信库中的修改，这是耗时和容易出错的。因此，我们呈现Coconet，用DSL表达具有计算和通信的程序。 Coconet包含几种机器学习感知转换，以优化程序和编译器以生成高性能内核。作为第一类构造的计算和通信允许用户在高级抽象上工作，并应用强大的优化，例如融合或传播和计算重叠。 Coconet使我们能够以几行代码在大型语言模型中优化数据，模型和管道平行工作负载。实验显示椰子显着优于最先进的分布式机器学习实现。
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深度神经网络（DNN）已成为移动设备上许多主要应用的核心推动因素。为实现高精度，DNN模型越来越深，数百甚至数千个操作层，导致高记忆和推理的计算要求。操作员融合（或内核/层融合）是许多最先进的DNN执行框架中的关键优化，例如Tensorflow，TVM和MNN。然而，这些框架通常根据某些模式采用融合方法，这些模式过于限制，以涵盖运营商和层连接的多样性。另一方面，基于多面体的循环融合技术，在没有运营商级信息的情况下对计算的低级视图工作，并且也可能错过潜在的融合机会。为了解决这一挑战，本文提出了一种名为DNNFusion的新颖和广泛的环路融合框架。这项工作的基本思想是在DNN的操作员视图下工作，但通过开发个人运营商及其组合的分类来扩展融合机会。此外，DNNFusion包括1）基于新的基于数学 - 性能的图形重写框架，以降低评估成本，并促进后续操作员融合，2）一种集成的融合计划，利用高级分析和精确的轻量级分析，以及3 ）融合代码生成期间的附加优化。在15个DNN模型中广泛评估DNNFusion，具有各种任务，模型尺寸和图层计数。评估结果表明，DNNFusion最高达到8.8倍的融合机会，优于具有9.3倍的最先进的DNN执行框架。记忆要求减少和加速可以在移动设备上执行许多目标模型，甚至可以使它们成为实时应用程序的一部分。
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我们在并行计算机架构上的图像的自适应粒子表示（APR）上的离散卷积运算符的本机实现数据结构和算法。 APR是一个内容 - 自适应图像表示，其本地地将采样分辨率局部调整到图像信号。已经开发为大，稀疏图像的像素表示的替代方案，因为它们通常在荧光显微镜中发生。已经显示出降低存储，可视化和处理此类图像的存储器和运行时成本。然而，这要求图像处理本身在APRS上运行，而无需中间恢复为像素。然而，设计高效和可扩展的APR-Native图像处理原语是APR的不规则内存结构的复杂性。这里，我们提供了使用可以在离散卷积方面配制的各种算法有效和本地地处理APR图像所需的算法建筑块。我们表明APR卷积自然地导致缩放 - 自适应算法，可在多核CPU和GPU架构上有效地平行化。与基于像素的算法和概念性数据的卷积相比，我们量化了加速度。我们在单个NVIDIA GeForce RTX 2080 Gaming GPU上实现了最多1 TB / s的像素等效吞吐量，而不是基于像素的实现的存储器最多两个数量级。
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