論文の概要: Quantize Once, Train Fast: Allreduce-Compatible Compression with Provable Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18627v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:54.773775
• Title: Quantize Once, Train Fast: Allreduce-Compatible Compression with Provable Guarantees
• Title（参考訳）: ひとたび量子化, 列車の速さ: 回避可能な保証付きアリープロデューサコンプレッション
• Authors: Jihao Xin, Marco Canini, Peter Richtárik, Samuel Horváth,
• Abstract要約: 我々は、全リデュース勾配互換量子化法であるGlobal-QSGDを紹介する。 ベースライン量子化法で最大3.51%の分散トレーニングを高速化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.950234267704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Distributed training enables large-scale deep learning, but suffers from high communication overhead, especially as models and datasets grow. Gradient compression, particularly quantization, is a promising approach to mitigate this bottleneck. However, existing quantization schemes are often incompatible with Allreduce, the dominant communication primitive in distributed deep learning, and many prior solutions rely on heuristics without theoretical guarantees. We introduce Global-QSGD, an Allreduce-compatible gradient quantization method that leverages global norm scaling to reduce communication overhead while preserving accuracy. Global-QSGD is backed by rigorous theoretical analysis, extending standard unbiased compressor frameworks to establish formal convergence guarantees. Additionally, we develop a performance model to evaluate its impact across different hardware configurations. Extensive experiments on NVLink, PCIe, and large-scale cloud environments show that Global-QSGD accelerates distributed training by up to 3.51% over baseline quantization methods, making it a practical and efficient solution for large-scale deep learning workloads.
• Abstract（参考訳）: 分散トレーニングは大規模なディープラーニングを可能にするが、特にモデルやデータセットが成長するにつれて、高い通信オーバーヘッドに悩まされる。 グラディエント圧縮、特に量子化は、このボトルネックを軽減するための有望なアプローチである。 しかし、既存の量子化スキームは分散ディープラーニングにおいて支配的なコミュニケーションプリミティブであるAllreduceとはしばしば相容れない。 我々は,グローバル・ノルム・スケーリングを活用し,精度を保ちながら通信オーバヘッドを低減するAllreduce互換な勾配量子化手法であるGlobal-QSGDを紹介する。 グローバルQSGDは厳密な理論解析によって支持されており、標準の非バイアス圧縮機フレームワークを拡張して正式な収束保証を確立する。 さらに,ハードウェア構成にまたがる影響を評価するための性能モデルを構築した。 NVLink、PCIe、および大規模クラウド環境に関する大規模な実験は、Global-QSGDがベースライン量子化メソッドで最大3.51%の分散トレーニングを加速していることを示している。

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