論文の概要: Sign Bit is Enough: A Learning Synchronization Framework for Multi-hop All-reduce with Ultimate Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06787v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 06:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 23:57:09.182449
• Title: Sign Bit is Enough: A Learning Synchronization Framework for Multi-hop All-reduce with Ultimate Compression
• Title（参考訳）: Sign Bitは十分すぎる: 究極の圧縮を伴うマルチホップオールリデュースのための学習同期フレームワーク
• Authors: Feijie Wu, Shiqi He, Song Guo, Zhihao Qu, Haozhao Wang, Weihua Zhuang, Jie Zhang
• Abstract要約: 我々は,符号ビット圧縮に基づく学習同期フレームワークMarsitを実装した。 最大35%のトレーニング時間を短縮し、圧縮なしでトレーニングと同じ精度を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.692238652162203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional one-bit compressed stochastic gradient descent can not be directly employed in multi-hop all-reduce, a widely adopted distributed training paradigm in network-intensive high-performance computing systems such as public clouds. According to our theoretical findings, due to the cascading compression, the training process has considerable deterioration on the convergence performance. To overcome this limitation, we implement a sign-bit compression-based learning synchronization framework, Marsit. It prevents cascading compression via an elaborate bit-wise operation for unbiased sign aggregation and its specific global compensation mechanism for mitigating compression deviation. The proposed framework retains the same theoretical convergence rate as non-compression mechanisms. Experimental results demonstrate that Marsit reduces up to 35% training time while preserving the same accuracy as training without compression.
• Abstract（参考訳）: 従来の1ビット圧縮確率勾配勾配は、パブリッククラウドのようなネットワーク集約型高性能コンピューティングシステムにおいて広く採用されている分散トレーニングパラダイムであるマルチホップオールリデュースでは直接利用できない。 理論的な結果から,カスケード圧縮により,トレーニングプロセスは収束性能を著しく低下させることがわかった。 この制限を克服するために,符号ビット圧縮に基づく学習同期フレームワークであるMarsitを実装した。 符号アグリゲーションのための精巧なビットワイド演算によるカスケード圧縮を防止し、圧縮偏差を緩和するための具体的なグローバル補償機構を提供する。 提案手法は,非圧縮機構と同じ理論的収束率を有する。 実験の結果、Marsitはトレーニング時間を最大35%削減し、圧縮のないトレーニングと同じ精度で保存できることがわかった。

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