論文の概要: Fine-Grained Embedding Dimension Optimization During Training for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04408v2
• Date: Sun, 13 Oct 2024 07:05:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 17:54:31.706145
• Title: Fine-Grained Embedding Dimension Optimization During Training for Recommender Systems
• Title（参考訳）: リコメンダシステムのトレーニングにおける微粒化埋め込み次元最適化
• Authors: Qinyi Luo, Penghan Wang, Wei Zhang, Fan Lai, Jiachen Mao, Xiaohan Wei, Jun Song, Wei-Yu Tsai, Shuai Yang, Yuxi Hu, Xuehai Qian,
• Abstract要約: FIITEDは、FIne-fine In-Training Embedding Dimension Pruningを通じてメモリフットプリントを自動的に削減するシステムである。 FIITEDは,モデル品質を維持しつつ,DLRMの埋め込みサイズを65%以上削減できることを示す。 公開データセットでは、FIITEDはテーブルの埋め込みサイズを2.1倍から800倍に減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.602059421895856
• License:
• Abstract: Huge embedding tables in modern deep learning recommender models (DLRM) require prohibitively large memory during training and inference. This paper proposes FIITED, a system to automatically reduce the memory footprint via FIne-grained In-Training Embedding Dimension pruning. By leveraging the key insight that embedding vectors are not equally important, FIITED adaptively adjusts the dimension of each individual embedding vector during model training, assigning larger dimensions to more important embeddings while adapting to dynamic changes in data. We prioritize embedding dimensions with higher frequencies and gradients as more important. To enable efficient pruning of embeddings and their dimensions during model training, we propose an embedding storage system based on virtually-hashed physically-indexed hash tables. Experiments on two industry models and months of realistic datasets show that FIITED can reduce DLRM embedding size by more than 65% while preserving model quality, outperforming state-of-the-art in-training embedding pruning methods. On public datasets, FIITED can reduce the size of embedding tables by 2.1x to 800x with negligible accuracy drop, while improving model throughput.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープラーニングレコメンデータモデル(DLRM)に巨大な埋め込みテーブルを組み込むには、トレーニングと推論の間、極めて大きなメモリを必要とする。 本稿では,FIITEDを提案する。FIITEDは,Fine-fine In-Training Embedding Dimension Pruningによるメモリフットプリントを自動的に削減するシステムである。 埋め込みベクトルが等しく重要でないというキーインサイトを活用することで、FIITEDはモデルトレーニング中に個々の埋め込みベクトルの次元を適応的に調整し、より重要な埋め込みにより大きな次元を割り当て、データの動的変化に適応する。 より重要なものとして、高い周波数と勾配の埋め込み次元を優先する。 モデル学習における埋め込みとその寸法の効率的な決定を可能にするため,仮想ハッシュテーブルに基づく埋め込み記憶システムを提案する。 2つの業界モデルと数ヶ月のリアルデータセットの実験により、FIITEDはモデル品質を維持しながらDLRMの埋め込みサイズを65%以上削減し、最先端のイントレーニング型埋め込みプルーニング手法より優れた性能を発揮することが示された。 公開データセットでは、FIITEDは、モデルのスループットを改善しながら、無視できる精度の低下で、埋め込みテーブルのサイズを2.1倍から800倍に縮小することができる。

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