論文の概要: MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15593v1
• Date: Fri, 24 May 2024 14:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 13:40:24.451969
• Title: MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence
• Title（参考訳）: MicroAdam: 低スペースオーバーヘッドと予測収束による正確な適応最適化
• Authors: Ionut-Vlad Modoranu, Mher Safaryan, Grigory Malinovsky, Eldar Kurtic, Thomas Robert, Peter Richtarik, Dan Alistarh,
• Abstract要約: 本稿では,メモリオーバーヘッドを最小限に抑えつつ,理論収束保証を維持しつつ,Adamグラデーションの新たな変種を提案する。 分散最適化から古典的誤りフィードバック機構の新たなインスタンスを用いて,結果の圧縮誤差を制御する。 提案手法は, AMSGradと競合することを保証するとともに, 実用性も良好であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.17459630834073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new variant of the Adam optimizer [Kingma and Ba, 2014] called MICROADAM that specifically minimizes memory overheads, while maintaining theoretical convergence guarantees. We achieve this by compressing the gradient information before it is fed into the optimizer state, thereby reducing its memory footprint significantly. We control the resulting compression error via a novel instance of the classical error feedback mechanism from distributed optimization [Seide et al., 2014, Alistarh et al., 2018, Karimireddy et al., 2019] in which the error correction information is itself compressed to allow for practical memory gains. We prove that the resulting approach maintains theoretical convergence guarantees competitive to those of AMSGrad, while providing good practical performance. Specifically, we show that MICROADAM can be implemented efficiently on GPUs: on both million-scale (BERT) and billion-scale (LLaMA) models, MicroAdam provides practical convergence competitive to that of the uncompressed Adam baseline, with lower memory usage and similar running time. Our code is available at https://github.com/IST-DASLab/MicroAdam.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Adam Optimizationr (Kingma and Ba, 2014) の新たな変種である MICROADAM を提案する。 これにより、最適化状態に投入する前に勾配情報を圧縮し、メモリフットプリントを大幅に削減する。 分散最適化(Seide et al , 2014 Alistarh et al , 2018, Karimireddy et al , 2019)から古典的エラーフィードバック機構の新たなインスタンスを用いて,結果の圧縮エラーを制御する。 提案手法は, AMSGradと競合することを保証するとともに, 実用性も良好であることを示す。 具体的には,100万スケール(BERT)モデルと10億スケール(LLaMA)モデルの両方において,MICROADAMをGPU上で効率的に実装可能であることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/IST-DASLab/MicroAdam.comから入手可能です。

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