Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Scalable Distributed Training of Deep Learning on Public Cloud Clusters

論文の概要: Towards Scalable Distributed Training of Deep Learning on Public Cloud Clusters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10458v1
Date: Tue, 20 Oct 2020 17:16:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 07:29:47.399672
Title: Towards Scalable Distributed Training of Deep Learning on Public Cloud Clusters
Title（参考訳）: パブリッククラウドクラスタ上でのディープラーニングのスケーラブルな分散トレーニングに向けて
Authors: Shaohuai Shi, Xianhao Zhou, Shutao Song, Xingyao Wang, Zilin Zhu, Xue Huang, Xinan Jiang, Feihu Zhou, Zhenyu Guo, Liqiang Xie, Rui Lan, Xianbin Ouyang, Yan Zhang, Jieqian Wei, Jing Gong, Weiliang Lin, Ping Gao, Peng Meng, Xiaomin Xu, Chenyang Guo, Bo Yang, Zhibo Chen, Yongjian Wu and Xiaowen Chu
Abstract要約: 分散トレーニングのための新しいトップkスパシフィケーション通信ライブラリを提案する。 CNNやTransformerの既存の最先端システムよりも25%～40%高速であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.4449309904155
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Distributed training techniques have been widely deployed in large-scale deep neural networks (DNNs) training on dense-GPU clusters. However, on public cloud clusters, due to the moderate inter-connection bandwidth between instances, traditional state-of-the-art distributed training systems cannot scale well in training large-scale models. In this paper, we propose a new computing and communication efficient top-k sparsification communication library for distributed training. To further improve the system scalability, we optimize I/O by proposing a simple yet efficient multi-level data caching mechanism and optimize the update operation by introducing a novel parallel tensor operator. Experimental results on a 16-node Tencent Cloud cluster (each node with 8 Nvidia Tesla V100 GPUs) show that our system achieves 25%-40% faster than existing state-of-the-art systems on CNNs and Transformer. We finally break the record on DAWNBench on training ResNet-50 to 93% top-5 accuracy on ImageNet.
Abstract（参考訳）: 分散トレーニング技術は、高密度GPUクラスタ上での大規模ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングに広く採用されている。しかし、パブリッククラウドクラスタでは、インスタンス間の接続帯域が適度であるため、従来の最先端の分散トレーニングシステムは大規模モデルのトレーニングではうまくスケールできない。本稿では,分散学習のための新しい計算・通信効率の高いトップk分散通信ライブラリを提案する。システムのスケーラビリティをさらに向上するために,単純なマルチレベルデータキャッシング機構を提案することでI/Oを最適化し,並列テンソル演算子を導入して更新操作を最適化する。 16ノードのtencentクラウドクラスタ(各ノードにnvidia tesla v100 gpuが8台ある)の実験結果は、cnnとtransformerの既存の最先端システムよりも25%-40%高速であることを示している。 ImageNet上のResNet-50から93%のトップ5の精度をトレーニングしたDAWNBenchの記録を破りました。

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