論文の概要: Model Parallelism With Subnetwork Data Parallelism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09029v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 21:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.161253
• Title: Model Parallelism With Subnetwork Data Parallelism
• Title（参考訳）: サブネットワークデータ並列処理を用いたモデル並列化
• Authors: Vaibhav Singh, Zafir Khalid, Edouard Oyallon, Eugene Belilovsky,
• Abstract要約: 本稿では,個別の作業者に対して,モデルの小型で構造化された作業をトレーニングすることで,メモリ要求を低減できる新しい手法を提案する。 我々は,各パラメータの均一な表現を保証する原理によって導かれる2つのサブネットワーク構築戦略を評価する。 予備実験では、性能を損なうことなく20～40%のメモリ使用量の削減を実現し、我々のアプローチの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.716404770696734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed pre-training of large models at scale often imposes heavy memory demands on individual nodes and incurs significant intra-node communication costs. We propose a novel alternative approach that reduces the memory requirements by training small, structured subnetworks of the model on separate workers. Unlike pipelining, our method avoids inter-node activation communication and maintains bandwidth requirements that are comparable to or lower than standard data parallel communication schemes based on all-reduce. We evaluate two subnetwork construction strategies guided by the principle of ensuring uniform representation of each parameter across the distributed training setup. Our results show that the stochastic block dropping technique consistently outperforms the width-wise subnetwork construction previously explored in federated learning. We empirically attribute this superior performance to stronger gradient alignment in subnetworks that retain blocks having skip connections. Preliminary experiments highlight the promise of our approach, achieving a 20-40% reduction in memory usage without any loss in performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルの分散事前トレーニングは、個々のノードに大量のメモリ要求を課し、ノード間の通信コストを著しく削減する。 そこで本研究では,小規模で構造化されたサブネットワークを個別の作業者に対してトレーニングすることで,メモリ要求を低減できる新たな手法を提案する。 パイプライン化とは異なり、本手法はノード間通信を回避し、オールリデュースに基づく標準データ並列通信方式に匹敵する帯域幅要件を維持する。 本研究では,分散トレーニング環境における各パラメータの均一な表現を保証するという原則によって導かれる2つのサブネットワーク構築戦略を評価する。 以上の結果から,確率的ブロックダウン手法は,従来フェデレートラーニングにおいて検討されていた幅ワイドサブネットワーク構築よりも優れていたことが示唆された。 我々は、この優れた性能を、スキップ接続を有するブロックを保持するサブネットワークにおいて、より強い勾配アライメントに実証的に評価する。 予備実験では、性能を損なうことなく20～40%のメモリ使用量の削減を実現し、我々のアプローチの可能性を強調した。

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