論文の概要: THC: Accelerating Distributed Deep Learning Using Tensor Homomorphic Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08545v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 19:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:52:30.947980
• Title: THC: Accelerating Distributed Deep Learning Using Tensor Homomorphic Compression
• Title（参考訳）: THC:テンソル同型圧縮を用いた分散ディープラーニングの高速化
• Authors: Minghao Li (1), Ran Ben Basat (2), Shay Vargaftik (3), ChonLam Lao (1), Kevin Xu (4), Xinran Tang (1), Michael Mitzenmacher (1), Minlan Yu (1) ((1) Harvard University, (2) University College London, (3) VMware Research, (4) Harvard College)
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、画像分類、コンピュータビジョン、自然言語処理などの重要なユースケースのためのデファクト標準である。 このボトルネックに対処し、トレーニングを加速するために、広くデプロイされたアプローチは圧縮である。 本稿では,新しい双方向圧縮フレームワークであるHymomorphic Compression (THC)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are the de-facto standard for essential use cases, such as image classification, computer vision, and natural language processing. As DNNs and datasets get larger, they require distributed training on increasingly larger clusters. A main bottleneck is then the resulting communication overhead where workers exchange model updates (i.e., gradients) on a per-round basis. To address this bottleneck and accelerate training, a widely-deployed approach is compression. However, previous deployments often apply bi-directional compression schemes by simply using a uni-directional gradient compression scheme in each direction. This results in significant computational overheads at the parameter server and increased compression error, leading to longer training and lower accuracy. We introduce Tensor Homomorphic Compression (THC), a novel bi-directional compression framework that enables the direct aggregation of compressed values while optimizing the bandwidth to accuracy tradeoff, thus eliminating the aforementioned overheads. Moreover, THC is compatible with in-network aggregation (INA), which allows for further acceleration. Evaluation over a testbed shows that THC improves time-to-accuracy in comparison to alternatives by up to 1.32x with a software PS and up to 1.51x using INA. Finally, we demonstrate that THC is scalable and tolerant for acceptable packet-loss rates.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、画像分類、コンピュータビジョン、自然言語処理などの重要なユースケースのためのデファクト標準である。 dnnとデータセットが大きくなるにつれて、さらに大きなクラスタでの分散トレーニングが必要になる。 主なボトルネックは、労働者が全体単位のモデル更新(すなわち勾配)を交換する通信オーバーヘッドである。 このボトルネックに対処し、トレーニングを加速するために、広くデプロイされたアプローチは圧縮である。 しかし、従来のデプロイメントでは、各方向に一方向勾配圧縮スキームを用いることで、双方向の圧縮スキームを適用することが多い。 これにより、パラメータサーバの計算オーバーヘッドが大きくなり、圧縮エラーが増大し、トレーニング時間が長くなり、精度が低下する。 本稿では、圧縮された値を直接集約し、帯域幅を精度のトレードオフに最適化し、上記のオーバーヘッドを解消する新しい双方向圧縮フレームワークであるTensor Homomorphic Compression (THC)を紹介する。 さらに、THCはインネットワークアグリゲーション(INA)と互換性があり、さらなる加速を可能にする。 テストベッドに対する評価では、THCはソフトウェアPSで最大1.32倍、INAで最大1.51倍の時間と精度を改善する。 最後に、THCは拡張性があり、許容するパケットロス率に耐性があることを実証する。

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