Atom: Un Sistema Eficiente de Servicio de Consultas para el Razonamiento de Grafos de Conocimiento Basado en Embeddings con Agrupamiento a Nivel de Operador

El razonamiento de grafos de conocimiento (KGR) responde consultas lógicas sobre un grafo de conocimiento (KG), y el KGR basado en embeddings (EKGR) se ha vuelto popular recientemente, que incrusta tanto consultas como entidades de KG de modo que los embeddings vectoriales de una consulta y sus entidades de respuesta son similares. En comparación con los métodos tradicionales de KGR basados en emparejamiento de subgrafos, EKGR produce menos resultados intermedios y es más robusto ante información faltante y ruidosa en el KG. Sin embargo, los sistemas existentes son ineficientes para servir consultas EKGR en línea porque solo pueden agrupar consultas del mismo tipo para ejecución (es decir, agrupamiento a nivel de consulta) y, por lo tanto, tienen oportunidades de agrupamiento limitadas debido a la heterogeneidad de las consultas. Para servir consultas EKGR de manera eficiente, proponemos el sistema Atom con agrupamiento a nivel de operador, que descompone consultas en operadores y agrupa operadores del mismo tipo de diferentes consultas para su ejecución. La idea es que los tipos de operadores son mucho menos numerosos que los tipos de consultas, y por lo tanto, diferentes consultas suelen compartir operadores comunes, lo que genera más oportunidades de agrupamiento. Para programar los operadores, Atom adopta una política híbrida, que mejora el rendimiento del sistema y evita que los operadores raros se queden sin recursos. Para la eficiencia, Atom incorpora optimizaciones del sistema, incluidas tuberías de dos niveles, envío oportunista, búfer de memoria preasignado y núcleos de GPU personalizados. Los resultados de los experimentos muestran que, en comparación con sistemas existentes, Atom puede mejorar el rendimiento de consultas en más de 20 veces y reducir la latencia de consultas en más de 5 veces. Los microexperimentos sugieren que los diseños y optimizaciones son efectivos para mejorar el rendimiento del sistema.