Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kimad: Adaptive Gradient Compression with Bandwidth Awareness

論文の概要: Kimad: Adaptive Gradient Compression with Bandwidth Awareness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08053v1
Date: Wed, 13 Dec 2023 11:00:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-14 15:47:16.702656
Title: Kimad: Adaptive Gradient Compression with Bandwidth Awareness
Title（参考訳）: kimad: 帯域幅を考慮した適応勾配圧縮
Authors: Jihao Xin, Ivan Ilin, Shunkang Zhang, Marco Canini, Peter Richt\'arik
Abstract要約: Kimadは適応的な勾配圧縮を提供するソリューションである。帯域幅を継続的に監視することで、Kimadは特定のニューラルネットワーク層要求に合うように圧縮比を改良する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.21245578281991
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In distributed training, communication often emerges as a bottleneck. In response, we introduce Kimad, a solution that offers adaptive gradient compression. By consistently monitoring bandwidth, Kimad refines compression ratios to match specific neural network layer requirements. Our exhaustive tests and proofs confirm Kimad's outstanding performance, establishing it as a benchmark in adaptive compression for distributed deep learning.
Abstract（参考訳）: 分散トレーニングでは、コミュニケーションがボトルネックとして現れることが多い。これに対して,適応的な勾配圧縮を提供するKimadを導入する。帯域幅を継続的に監視することで、Kimadは特定のニューラルネットワーク層要求に合うように圧縮比を改良する。我々の徹底的なテストと証明は、分散ディープラーニングのための適応圧縮のベンチマークとして、Kimadの卓越した性能を確認した。

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