論文の概要: Accelerating Neural Network Training with Distributed Asynchronous and Selective Optimization (DASO)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05588v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 09:37:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 12:51:14.696139
• Title: Accelerating Neural Network Training with Distributed Asynchronous and Selective Optimization (DASO)
• Title（参考訳）: 分散非同期選択最適化(DASO)によるニューラルネットワークトレーニングの高速化
• Authors: Daniel Coquelin, Charlotte Debus, Markus G\"otz, Fabrice von der Lehr, James Kahn, Martin Siggel, and Achim Streit
• Abstract要約: 分散非同期および選択的最適化(DASO)手法を導入し、ネットワークトレーニングを加速します。 DASOは、ノードローカルおよびグローバルネットワークで構成される階層型および非同期通信スキームを使用する。 DASOは従来のネットワークや最先端ネットワークで最大34%のトレーニング時間を短縮できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With increasing data and model complexities, the time required to train neural networks has become prohibitively large. To address the exponential rise in training time, users are turning to data parallel neural networks (DPNN) to utilize large-scale distributed resources on computer clusters. Current DPNN approaches implement the network parameter updates by synchronizing and averaging gradients across all processes with blocking communication operations. This synchronization is the central algorithmic bottleneck. To combat this, we introduce the Distributed Asynchronous and Selective Optimization (DASO) method which leverages multi-GPU compute node architectures to accelerate network training. DASO uses a hierarchical and asynchronous communication scheme comprised of node-local and global networks while adjusting the global synchronization rate during the learning process. We show that DASO yields a reduction in training time of up to 34% on classical and state-of-the-art networks, as compared to other existing data parallel training methods.
• Abstract（参考訳）: データとモデルの複雑さの増加に伴い、ニューラルネットワークのトレーニングに要する時間は大きくなっている。 トレーニング時間の指数的な増加に対応するため、ユーザは、コンピュータクラスタ上で大規模な分散リソースを使用するために、データ並列ニューラルネットワーク(DPNN)に目を向けている。 現在のDPNNアプローチでは、通信操作をブロックする全プロセスの勾配を同期し平均化することで、ネットワークパラメータの更新を実装している。 この同期はアルゴリズムのボトルネックの中心である。 これに対抗するために,マルチGPU計算ノードアーキテクチャを活用してネットワークトレーニングを高速化する分散非同期選択最適化(DASO)手法を提案する。 DASOはノードローカルネットワークとグローバルネットワークで構成される階層的非同期通信方式を用いて,学習過程におけるグローバル同期率を調整する。 DASOは従来のデータ並列トレーニング手法と比較して,従来のネットワークや最先端ネットワークでは最大34%のトレーニング時間を短縮できることを示す。

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