論文の概要: Accelerated Methods with Compressed Communications for Distributed Optimization Problems under Data Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16414v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 00:40:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:37.488052
• Title: Accelerated Methods with Compressed Communications for Distributed Optimization Problems under Data Similarity
• Title（参考訳）: データ類似性を考慮した分散最適化問題に対する圧縮通信による高速化手法
• Authors: Dmitry Bylinkin, Aleksandr Beznosikov,
• Abstract要約: 本稿では,データ類似性の下での非バイアス圧縮とバイアス圧縮を利用した,理論上初めての高速化アルゴリズムを提案する。 我々の結果は、異なる平均損失とデータセットに関する実験によって記録され、確認されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.03958223190181
• License:
• Abstract: In recent years, as data and problem sizes have increased, distributed learning has become an essential tool for training high-performance models. However, the communication bottleneck, especially for high-dimensional data, is a challenge. Several techniques have been developed to overcome this problem. These include communication compression and implementation of local steps, which work particularly well when there is similarity of local data samples. In this paper, we study the synergy of these approaches for efficient distributed optimization. We propose the first theoretically grounded accelerated algorithms utilizing unbiased and biased compression under data similarity, leveraging variance reduction and error feedback frameworks. Our results are of record and confirmed by experiments on different average losses and datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年、データと問題のサイズが大きくなるにつれて、分散学習は高性能モデルの訓練に欠かせないツールとなっている。 しかし、特に高次元データにおける通信ボトルネックは課題である。 この問題を解決するためにいくつかの技術が開発されている。 これには、通信圧縮とローカルステップの実装が含まれており、ローカルデータサンプルの類似性が特によく機能する。 本稿では,効率的な分散最適化のために,これらの手法の相乗効果について検討する。 本稿では,データ類似性の下での非バイアス圧縮とバイアス圧縮を利用して,分散低減と誤りフィードバックの枠組みを活用する,理論上初めての高速化アルゴリズムを提案する。 我々の結果は、異なる平均損失とデータセットに関する実験によって記録され、確認されています。

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