論文の概要: SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00737v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 15:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:37:25.666817
• Title: SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication
• Title（参考訳）: SparDL: 効率的なスパース通信による分散ディープラーニングトレーニング
• Authors: Minjun Zhao, Yichen Yin, Yuren Mao, Qing Liu, Lu Chen, Yunjun Gao
• Abstract要約: 本稿では,Sparse Gradient Accumulation dilemmaを扱うために,SparDLと呼ばれる新しい効率的なスパース通信フレームワークを提案する。 SparDLは、効率的なReducee-Scatterモデルに基づくSpar-Reduce-Scatterアルゴリズムを使用して、追加の通信操作なしでSGAジレンマを処理する。 そこで本研究では,Spar-All-Gatherアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.373677097277216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Top-k sparsification has recently been widely used to reduce the communication volume in distributed deep learning. However, due to the Sparse Gradient Accumulation (SGA) dilemma, the performance of top-k sparsification still has limitations. Recently, a few methods have been put forward to handle the SGA dilemma. Regrettably, even the state-of-the-art method suffers from several drawbacks, e.g., it relies on an inefficient communication algorithm and requires extra transmission steps. Motivated by the limitations of existing methods, we propose a novel efficient sparse communication framework, called SparDL. Specifically, SparDL uses the Spar-Reduce-Scatter algorithm, which is based on an efficient Reduce-Scatter model, to handle the SGA dilemma without additional communication operations. Besides, to further reduce the latency cost and improve the efficiency of SparDL, we propose the Spar-All-Gather algorithm. Moreover, we propose the global residual collection algorithm to ensure fast convergence of model training. Finally, extensive experiments are conducted to validate the superiority of SparDL.
• Abstract（参考訳）: 近年,分散ディープラーニングにおける通信量削減にTop-kスペーシフィケーションが広く用いられている。 しかし、スパースグラディエント累積(SGA)ジレンマのため、トップkスペーリフィケーションの性能には制限がある。 近年,sgaジレンマを扱う手法がいくつか提案されている。 確実に、最先端の手法でさえいくつかの欠点に悩まされている。例えば、非効率な通信アルゴリズムに依存し、追加の伝送ステップを必要とする。 既存の手法の限界に乗じて,SparDLと呼ばれる新しい効率的なスパース通信フレームワークを提案する。 具体的には、SparDLは効率的なReducee-Scatterモデルに基づくSpar-Reduce-Scatterアルゴリズムを使用して、追加の通信操作なしでSGAジレンマを処理する。 また,Spar-All-Gatherアルゴリズムでは,遅延コストをさらに削減し,SparDLの効率を向上する。 さらに,モデル学習の収束性を確保するために,グローバル残差収集アルゴリズムを提案する。 最後に,SparDLの優位性を検証するため,広範な実験を行った。

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