論文の概要: Communication-Efficient Adaptive Batch Size Strategies for Distributed Local Gradient Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13936v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 04:53:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:09.167449
• Title: Communication-Efficient Adaptive Batch Size Strategies for Distributed Local Gradient Methods
• Title（参考訳）: 分散局所勾配法における通信効率の良い適応バッチサイズ戦略
• Authors: Tim Tsz-Kit Lau, Weijian Li, Chenwei Xu, Han Liu, Mladen Kolar,
• Abstract要約: 現代のディープニューラルネットワークは、大きなサイズのため、多くの労働者による分散トレーニングを必要とすることが多い。 ワーカの数が増えるにつれて、通信オーバーヘッドがデータ並列のミニバッチ勾配法における主要なボトルネックとなる。 局所勾配法に対して適応的なバッチサイズ戦略を導入し、バッチサイズを適応的に増加させ、ミニバッチ勾配のばらつきを低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.006352664497122
• License:
• Abstract: Modern deep neural networks often require distributed training with many workers due to their large size. As the number of workers increases, communication overheads become the main bottleneck in data-parallel minibatch stochastic gradient methods with per-iteration gradient synchronization. Local gradient methods like Local SGD reduce communication by only synchronizing model parameters and/or gradients after several local steps. Despite an understanding of their convergence and the importance of batch sizes for training efficiency and generalization, optimal batch sizes for local gradient methods are difficult to determine. We introduce adaptive batch size strategies for local gradient methods that increase batch sizes adaptively to reduce minibatch gradient variance. We provide convergence guarantees under homogeneous data conditions and support our claims with image classification and language modeling experiments, demonstrating the effectiveness of our strategies for both training efficiency and generalization.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープニューラルネットワークは、大きなサイズのため、多くの労働者による分散トレーニングを必要とすることが多い。 ワーカの数が増加するにつれて、データ並列最小バッチ確率勾配法において、通信オーバーヘッドが主なボトルネックとなる。 Local SGDのような局所勾配法は、いくつかの局所ステップの後にモデルパラメータと/または勾配を同期させることによって通信を減少させる。 それらの収束と、訓練効率と一般化のためのバッチサイズの重要性が理解されているにもかかわらず、局所勾配法における最適なバッチサイズを決定することは困難である。 局所勾配法に対して適応的なバッチサイズ戦略を導入し、バッチサイズを適応的に増加させ、ミニバッチ勾配のばらつきを低減する。 我々は同質なデータ条件下で収束保証を提供し、画像分類と言語モデリング実験でクレームをサポートし、トレーニング効率と一般化の両面での戦略の有効性を実証する。

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