論文の概要: A Distributed Data-Parallel PyTorch Implementation of the Distributed Shampoo Optimizer for Training Neural Networks At-Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06497v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 18:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:38:50.802752
• Title: A Distributed Data-Parallel PyTorch Implementation of the Distributed Shampoo Optimizer for Training Neural Networks At-Scale
• Title（参考訳）: 大規模ニューラルネットワーク学習のための分散シャンプー最適化器の分散データ並列PyTorch実装
• Authors: Hao-Jun Michael Shi, Tsung-Hsien Lee, Shintaro Iwasaki, Jose Gallego-Posada, Zhijing Li, Kaushik Rangadurai, Dheevatsa Mudigere, and Michael Rabbat
• Abstract要約: Shampooは、ニューラルネットワークをトレーニングするためのAdaGradファミリーに属するオンラインおよび最適化アルゴリズムである。 我々は、PyTorchのディープネットワークを大規模にトレーニングするために実装したアルゴリズムと性能最適化の完全な記述を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.206015354543744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shampoo is an online and stochastic optimization algorithm belonging to the AdaGrad family of methods for training neural networks. It constructs a block-diagonal preconditioner where each block consists of a coarse Kronecker product approximation to full-matrix AdaGrad for each parameter of the neural network. In this work, we provide a complete description of the algorithm as well as the performance optimizations that our implementation leverages to train deep networks at-scale in PyTorch. Our implementation enables fast multi-GPU distributed data-parallel training by distributing the memory and computation associated with blocks of each parameter via PyTorch's DTensor data structure and performing an AllGather primitive on the computed search directions at each iteration. This major performance enhancement enables us to achieve at most a 10% performance reduction in per-step wall-clock time compared against standard diagonal-scaling-based adaptive gradient methods. We validate our implementation by performing an ablation study on training ImageNet ResNet50, demonstrating Shampoo's superiority over standard training recipes with minimal hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: Shampooは、ニューラルネットワークをトレーニングするためのAdaGradファミリーに属する、オンラインで確率的な最適化アルゴリズムである。 ブロック対角プレコンディショナー(block-diagonal preconditioner)を構築し、各ブロックはニューラルネットワークの各パラメータのフルマトリックスアダグラードに近似する粗いクロネッカー積からなる。 本研究では,PyTorchのディープ・ネットワークを大規模にトレーニングするために,アルゴリズムの完全な記述と,実装が活用する性能最適化について述べる。 本稿では、pytorchのdtensorデータ構造を介して各パラメータのブロックに関連付けられたメモリと計算を分散し、各イテレーションで計算された検索方向に対してallgatherプリミティブを実行し、高速マルチgpu分散データ並列トレーニングを実現する。 この性能向上により、標準的な対角線スケーリングに基づく適応勾配法と比較して、ステップ毎のウォールタイムの10%以上の性能低下を達成できる。 我々は、ImageNet ResNet50のトレーニングに関するアブレーション研究を行い、最小限のハイパーパラメータチューニングによる標準的なトレーニングレシピよりもシャンプーの方が優れていることを示す。

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