論文の概要: Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20988v4
- Date: Thu, 21 Nov 2024 10:04:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:15:38.830406
- Title: Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging
- Title（参考訳）: フェデレートされた動的平均化によるコミュニケーション効率のよい分散ディープラーニング
- Authors: Michail Theologitis, Georgios Frangias, Georgios Anestis, Vasilis Samoladas, Antonios Deligiannakis,
- Abstract要約: Federated Dynamic Averaging (FDA)は通信効率の良いDDL戦略である。
FDAは従来のアルゴリズムと最先端のアルゴリズムと比較して、通信コストを桁違いに削減している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4748100900619232
- License:
- Abstract: The ever-growing volume and decentralized nature of data, coupled with the need to harness it and extract knowledge, have led to the extensive use of distributed deep learning (DDL) techniques for training. These techniques rely on local training performed at distributed nodes using locally collected data, followed by a periodic synchronization process that combines these models to create a unified global model. However, the frequent synchronization of deep learning models, encompassing millions to many billions of parameters, creates a communication bottleneck, severely hindering scalability. Worse yet, DDL algorithms typically waste valuable bandwidth and render themselves less practical in bandwidth-constrained federated settings by relying on overly simplistic, periodic, and rigid synchronization schedules. These inefficiencies make the training process increasingly impractical as they demand excessive time for data communication. To address these shortcomings, we propose Federated Dynamic Averaging (FDA), a communication-efficient DDL strategy that dynamically triggers synchronization based on the value of the model variance. In essence, the costly synchronization step is triggered only if the local models -- initialized from a common global model after each synchronization -- have significantly diverged. This decision is facilitated by the transmission of a small local state from each distributed node. Through extensive experiments across a wide range of learning tasks we demonstrate that FDA reduces communication cost by orders of magnitude, compared to both traditional and cutting-edge communication-efficient algorithms. Additionally, we show that FDA maintains robust performance across diverse data heterogeneity settings.
- Abstract（参考訳）: データのボリュームと分散化の性質は、それを活用して知識を抽出する必要性と相まって、分散ディープラーニング(DDL)技術を訓練に広く活用している。
これらのテクニックは、ローカルに収集されたデータを使用して分散ノードで実行されるローカルトレーニングに依存し、その後、これらのモデルを組み合わせて統一されたグローバルモデルを作成する周期的同期プロセスが続く。
しかし、数百万から数十億のパラメータを含むディープラーニングモデルの頻繁な同期は、通信ボトルネックを生み出し、スケーラビリティを著しく妨げます。
さらに悪いことに、DDLアルゴリズムは一般的に帯域幅を浪費し、過度に単純化され、周期的で、厳密な同期スケジュールに依存するため、帯域制限されたフェデレーション設定では実用的ではない。
これらの非効率さは、データ通信に過剰な時間を必要とするため、トレーニングプロセスをますます非現実的なものにします。
これらの欠点に対処するために、モデル分散の値に基づいて動的に同期をトリガする通信効率の良いDDL戦略であるFederated Dynamic Averaging (FDA)を提案する。
本質的に、コストのかかる同期ステップは、各同期後に共通グローバルモデルから初期化されるローカルモデルが大幅に分散した場合にのみトリガされる。
この決定は、各分散ノードからの小さなローカル状態の送信によって促進される。
さまざまな学習タスクにわたる広範な実験を通じて、FDAは従来のコミュニケーション効率のアルゴリズムと最先端のコミュニケーション効率のアルゴリズムと比較して、通信コストを桁違いに削減することを示した。
さらに、FDAは多様なデータ不均一性設定に対して堅牢なパフォーマンスを維持していることを示す。
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