論文の概要: Accelerating Neural Network Training: A Brief Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10024v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 18:43:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 14:31:48.103477
- Title: Accelerating Neural Network Training: A Brief Review
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークトレーニングを加速する - 簡単なレビュー
- Authors: Sahil Nokhwal, Priyanka Chilakalapudi, Preeti Donekal, Manoj
Chandrasekharan, Suman Nokhwal, Ram Swaroop, Raj Bala, Saurabh Pahune and
Ankit Chaudhary
- Abstract要約: 本研究では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の学習過程を高速化するための革新的なアプローチについて検討する。
この研究は、グラディエント累積(GA)、自動混合精度(AMP)、ピンメモリ(PM)などの高度な手法を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0675030043224174
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The process of training a deep neural network is characterized by significant
time requirements and associated costs. Although researchers have made
considerable progress in this area, further work is still required due to
resource constraints. This study examines innovative approaches to expedite the
training process of deep neural networks (DNN), with specific emphasis on three
state-of-the-art models such as ResNet50, Vision Transformer (ViT), and
EfficientNet. The research utilizes sophisticated methodologies, including
Gradient Accumulation (GA), Automatic Mixed Precision (AMP), and Pin Memory
(PM), in order to optimize performance and accelerate the training procedure.
The study examines the effects of these methodologies on the DNN models
discussed earlier, assessing their efficacy with regard to training rate and
computational efficacy. The study showcases the efficacy of including GA as a
strategic approach, resulting in a noteworthy decrease in the duration required
for training. This enables the models to converge at a faster pace. The
utilization of AMP enhances the speed of computations by taking advantage of
the advantages offered by lower precision arithmetic while maintaining the
correctness of the model.
Furthermore, this study investigates the application of Pin Memory as a
strategy to enhance the efficiency of data transmission between the central
processing unit and the graphics processing unit, thereby offering a promising
opportunity for enhancing overall performance. The experimental findings
demonstrate that the combination of these sophisticated methodologies
significantly accelerates the training of DNNs, offering vital insights for
experts seeking to improve the effectiveness of deep learning processes.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのトレーニングプロセスは、かなりの時間要件と関連するコストによって特徴づけられる。
研究者はこの分野でかなりの進歩を遂げているが、資源の制約のためにさらなる研究が必要である。
本研究では, resnet50, vision transformer (vit), efficientnet などの3つの最先端モデルに着目し,深層ニューラルネットワーク(dnn)の学習プロセスを高速化するための革新的なアプローチを検討する。
この研究は、性能の最適化と訓練手順の高速化のために、グラディエント累積(GA)、自動混合精度(AMP)、ピンメモリ(PM)などの高度な手法を利用している。
本研究は,これらの手法が先述したdnnモデルに及ぼす影響について検討し,トレーニング率と計算の有効性について検討した。
この研究は、GAを戦略的アプローチとして含む効果を示し、トレーニングに要する時間を大幅に減少させる結果となった。
これにより、モデルはより速いペースで収束できる。
AMPの利用は、モデルの正確性を保ちながら、より精度の低い算術によって得られる利点を生かして計算速度を向上させる。
さらに、中央処理ユニットとグラフィックス処理ユニットとの間のデータ伝送効率を向上させる戦略としてのピンメモリの適用について検討し、全体的な性能向上に有望な機会を提供する。
実験の結果,これらの手法を組み合わせることでDNNの訓練が大幅に促進され,深層学習プロセスの有効性向上を目指す専門家にとって重要な知見が得られた。
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