論文の概要: Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16297v1
• Date: Thu, 25 May 2023 17:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 13:24:11.496901
• Title: Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?
• Title（参考訳）: Unbiased Compressionは分散最適化におけるコミュニケーションを省く: いつ、どのくらいか?
• Authors: Yutong He, Xinmeng Huang, Kun Yuan
• Abstract要約: 通信圧縮は、圧縮された勾配とモデルパラメータを伝達することで通信オーバーヘッドを軽減することができる。 しかし、圧縮は情報歪みを導入し、収束を遅くし、より多くの通信ラウンドを発生させ、望ましいソリューションを実現する。 本稿では, 圧縮方式として広く用いられている非バイアス圧縮が, 通信コストを削減できる条件について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.359949847731443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication compression is a common technique in distributed optimization that can alleviate communication overhead by transmitting compressed gradients and model parameters. However, compression can introduce information distortion, which slows down convergence and incurs more communication rounds to achieve desired solutions. Given the trade-off between lower per-round communication costs and additional rounds of communication, it is unclear whether communication compression reduces the total communication cost. This paper explores the conditions under which unbiased compression, a widely used form of compression, can reduce the total communication cost, as well as the extent to which it can do so. To this end, we present the first theoretical formulation for characterizing the total communication cost in distributed optimization with communication compression. We demonstrate that unbiased compression alone does not necessarily save the total communication cost, but this outcome can be achieved if the compressors used by all workers are further assumed independent. We establish lower bounds on the communication rounds required by algorithms using independent unbiased compressors to minimize smooth convex functions, and show that these lower bounds are tight by refining the analysis for ADIANA. Our results reveal that using independent unbiased compression can reduce the total communication cost by a factor of up to $\Theta(\sqrt{\min\{n, \kappa\}})$, where $n$ is the number of workers and $\kappa$ is the condition number of the functions being minimized. These theoretical findings are supported by experimental results.
• Abstract（参考訳）: 通信圧縮は、圧縮勾配とモデルパラメータを伝達することで通信オーバーヘッドを軽減する分散最適化において一般的な手法である。 しかし、圧縮は情報歪みを導入し、収束を遅くし、より多くの通信ラウンドを発生させ、望ましいソリューションを実現する。 ラウンド単位の通信コストの低減と追加の通信ラウンドのトレードオフを考えると,通信圧縮によって通信コストが削減されるかどうかは不明である。 本稿では,広範に使用される圧縮形式である非バイアス圧縮が,通信コストを低減し,その程度を低減できる条件について検討する。 そこで本研究では,通信圧縮を伴う分散最適化における通信コストを特徴付ける最初の理論的定式化を行う。 非バイアス圧縮だけでは通信コストを節約できるわけではないが、全作業員が使用する圧縮機を独立と仮定すれば、この結果が得られる。 我々は,独立な非バイアス圧縮機を用いて,滑らかな凸関数を最小化するために,アルゴリズムが要求する通信ラウンドの下位境界を確立するとともに,これらの下位境界がADIANAの解析を洗練することによってきついことを示す。 我々の結果は、独立な非バイアス圧縮を用いることで、最大$\Theta(\sqrt{\min\{n, \kappa\}})$で、$n$は労働者の数、$\kappa$は最小化される関数の条件数で、通信コストを削減できることを示している。 これらの理論的知見は実験結果によって裏付けられている。

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