这篇文章主要介绍了一个名为Aluminum通信库,在这个库中主要针对Allreduce做了一些关于计算通信重叠以及针对延迟的优化,以加速分布式深度学习训练过程. 分布式训练的通信需求 通信何时发生 一般来说,神经网络的训练过程分为三步:前向传播.反向传播以及参数优化.在使用数据并行进行分布式训练的情况下,通信主要发生在反向传播之后与参数优化之前,在此阶段各个计算节点需要进行梯度的同步.广义上来讲,梯度的同步过程符合Allreduce语义.从实现上来说,我们既可以通过中心化的参数服务器架构来实现梯…
本文发表在MLHPC 2018上,主要介绍了一个名为Aluminum通信库,这个库针对Allreduce做了一些关于计算通信重叠以及针对延迟的优化,以加速分布式深度学习训练过程. 分布式训练的通信需求 通信何时发生 一般来说,神经网络的训练过程分为三步:前向传播.反向传播以及参数优化.在使用数据并行进行分布式训练的情况下,通信主要发生在反向传播之后与参数优化之前,在此阶段各个计算节点需要进行梯度的同步.广义上来讲,梯度的同步过程符合Allreduce语义.从实现上来说,我们既可以通过中心化的参数…
本文主要研究HPC上进行数据并行训练的可行性.作者首先在HPC上实现了两种通信量化算法(1 Bit SGD以及阈值量化),然后提出了自适应量化算法以解决它们的缺点.此外,发挥出量化算法的性能,作者还自己实现了一个Allreduce算法. 1 Bit SGD可以实现良好的重构和较低的误差,但与阈值量化相比,它的计算开销更大,并且压缩率不能达到32倍以上.阈值量化速度很快,但是不同的模型需要设置不同的阈值,而且选择好的阈值也很困难,并且使用阈值\(\tau\)作为重建值是次优的.如果阈值设置的比较小…
http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/training-dnn.html  //转载于 Training Deep Neural Networks  Published: 09 Oct 2015  Category: deep_learning Tutorials Popular Training Approaches of DNNs — A Quick Overview https://medium.com/@asjad/p…
Training (deep) Neural Networks Part: 1 Nowadays training deep learning models have become extremely easy with high-quality libraries such as Torch and Theano. These libraries are really helpful for rapidly prototyping deep learning models even witho…
目录 概 主要内容 LSGD Box 初始化 Box for Resnet 代码 Cyr E C, Gulian M, Patel R G, et al. Robust Training and Initialization of Deep Neural Networks: An Adaptive Basis Viewpoint.[J]. arXiv: Learning, 2019. @article{cyr2019robust, title={Robust Training and Initi…
本文主要实验文献文献<Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding>算法,在tiny-yolo coco上的压缩效果,在darknet基础上,编写该算法进行压缩实验,结果如下: 原始模型大小64M:mAP=0.224 训练500次,模型大小54M:mAP=0.203 训练5000次,模型大小49M:mAP=0.214 训练50000…
This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l…
目录 摘要 引言 1.BinaryNet 符号函数 梯度计算和累积 通过离散化传播梯度 一些有用的成分 算法1 使用BinaryNet训练DNN 算法2 批量标准化转换(Ioffe和Szegedy,2015),适用于小批量激活x. 算法3 ADAM学习规则(Kingma&Ba,2014). 2.基准测试结果 MLP on MNIST ConvNet on CIFAR-10 ConvNet on SVHN 3.在运行时更快 第一层 4.相关工作 结论 参考资料 论文地址:https://arxiv…
目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f…