論文の概要: Empirical Study of Straggler Problem in Parameter Server on Iterative
Convergent Distributed Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15482v1
- Date: Fri, 28 Jul 2023 12:37:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-03 21:21:42.182731
- Title: Empirical Study of Straggler Problem in Parameter Server on Iterative
Convergent Distributed Machine Learning
- Title（参考訳）: 反復収束分散機械学習におけるパラメータサーバのストラグラー問題に関する実証的研究
- Authors: Benjamin Wong
- Abstract要約: 本研究の目的は、異なる重要な反復収束機械学習(ML)アルゴリズムに対して、現在のトラグラー緩和手法の有効性を検証することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The purpose of this study is to test the effectiveness of current straggler
mitigation techniques over different important iterative convergent machine
learning(ML) algorithm including Matrix Factorization (MF), Multinomial
Logistic Regression (MLR), and Latent Dirichlet Allocation (LDA) . The
experiment was conducted to implemented using the FlexPS system, which is the
latest system implementation that employ parameter server architecture. The
experiment employed the Bulk Synchronous Parallel (BSP) computational model to
examine the straggler problem in Parameter Server on Iterative Convergent
Distributed Machine Learning. Moreover, the current research analyzes the
experimental arrangement of the parameter server strategy concerning the
parallel learning problems by injecting universal straggler patterns and
executing latest mitigation techniques. The findings of the study are
significant in that as they will provide the necessary platform for conducting
further research into the problem and allow the researcher to compare different
methods for various applications. The outcome is therefore expected to
facilitate the development of new techniques coupled with new perspectives in
addressing this problem.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,MF(Matrix Factorization)やMLR(Multinomial Logistic Regression),LDA(Latent Dirichlet Allocation)など,さまざまな重要な反復収束機械学習(ML)アルゴリズムに対して,現在のトラグラー緩和手法の有効性を検証することである。
この実験は、パラメータサーバアーキテクチャを採用した最新のシステム実装であるflexpsシステムを使用して実装するために行われた。
この実験ではバルク同期並列(bsp)計算モデルを用いて,反復収束型分散機械学習におけるパラメータサーバのストラグラー問題を調べる。
さらに,本研究では,共通ストラグラーパターンを注入し,最新の緩和手法を実行することで,並列学習問題に関するパラメータサーバ戦略の実験的配置を分析する。
この研究の成果は、問題をさらなる研究を行うために必要なプラットフォームを提供し、研究者が様々な応用の異なる方法を比較することを可能にするために重要である。
したがって、この問題を解決するための新しい視点と組み合わされた新しい技術の開発を促進することが期待される。
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