論文の概要: Lion Cub: Minimizing Communication Overhead in Distributed Lion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16462v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 15:08:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:18:29.880150
- Title: Lion Cub: Minimizing Communication Overhead in Distributed Lion
- Title（参考訳）: Lion Cub: 分散ライオンにおける通信オーバヘッドの最小化
- Authors: Satoki Ishikawa, Tal Ben-Nun, Brian Van Essen, Rio Yokota, Nikoli Dryden,
- Abstract要約: 通信オーバーヘッドは、分散ディープラーニング、特に遅いイーサネット相互接続において重要な課題である。
分散学習に不可欠な3つの要因をLionを用いて分析し、コミュニケーション手法の最適化、効果的な量子化手法の同定、モーメント同期の必要性を評価する。
これはLionと比較して、エンドツーエンドのトレーニングで最大5倍のスピードアップを可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.360174471655977
- License:
- Abstract: Communication overhead is a key challenge in distributed deep learning, especially on slower Ethernet interconnects, and given current hardware trends, communication is likely to become a major bottleneck. While gradient compression techniques have been explored for SGD and Adam, the Lion optimizer has the distinct advantage that its update vectors are the output of a sign operation, enabling straightforward quantization. However, simply compressing updates for communication and using techniques like majority voting fails to lead to end-to-end speedups due to inefficient communication algorithms and reduced convergence. We analyze three factors critical to distributed learning with Lion: optimizing communication methods, identifying effective quantization methods, and assessing the necessity of momentum synchronization. Our findings show that quantization techniques adapted to Lion and selective momentum synchronization can significantly reduce communication costs while maintaining convergence. We combine these into Lion Cub, which enables up to 5x speedups in end-to-end training compared to Lion. This highlights Lion's potential as a communication-efficient solution for distributed training.
- Abstract（参考訳）: 分散ディープラーニング、特に遅いイーサネット相互接続において、通信オーバーヘッドは重要な課題であり、現在のハードウェアトレンドを踏まえると、通信は大きなボトルネックになる可能性が高い。
SGDとAdamのために勾配圧縮技術が研究されているが、Lionオプティマイザは、その更新ベクトルが符号演算の出力であり、簡単な量子化を可能にするという明確な利点を持っている。
しかし、通信の更新を単純に圧縮し、多数決のようなテクニックを使用すると、非効率な通信アルゴリズムと収束率の低下により、エンドツーエンドのスピードアップに繋がらない。
分散学習に不可欠な3つの要因をLionを用いて分析し、コミュニケーション手法の最適化、効果的な量子化手法の同定、モーメント同期の必要性を評価する。
この結果から,Lionと選択的運動量同期に適応した量子化技術は,収束を維持しながら通信コストを大幅に削減できることがわかった。
これはLionと比較して、エンドツーエンドのトレーニングで最大5倍のスピードアップを可能にします。
このことは、分散トレーニングのためのコミュニケーション効率の良いソリューションとしてのLionの可能性を強調している。
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