分布式深度学习系统网络通信优化技术

发布时间：2025-02-27 20:52

　　 针对分布式深度学习系统网络通信的全协议栈定制优化问题,提出了一种分布式深度学习系统的网络通信优化技术的分类方法。从网络协议栈层次的角度,分析了通信流量调度和网络通信执行的关键技术;自顶向下地从算法层面和网络层面分别讨论了分布式深度学习通信瓶颈优化的几种基本技术途径,并展望其未来发展的机遇与挑战。

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【部分图文】：

图1 计算与通信相对均衡的分布式训练

除了数据并行，模型并行是另一种方法。该方法将神经网络模型分割到不同的计算节点上，每个计算节点仅负责计算模型的某一部分，只有输入层所在的节点才负责读取数据。当模型太大而无法放到一台机器中时，则需要使用模型并行。本文主要关注常见的数据并行技术。图2通信开销占比过大的分布式训练

图2 通信开销占比过大的分布式训练

图1计算与通信相对均衡的分布式训练图3数据并行与模型并行

图4 通信优化层次

梯度和模型参数中的每个元素都存储在电气和电子工程师协会标准（IEEE754）的单精度浮点变量中。交换大量的32位全精度变量经常占用大量网络带宽。为了缓解这种通信瓶颈，研究人员尝试使用低精度浮点数来表示训练过程中传输的梯度。图5传统并行SGD与本地SGD的对比

图5 传统并行SGD与本地SGD的对比

图4通信优化层次梯度量化的一般性描述为：首先梯度在发送之前通过量化函数量化为低精度值，然后在模型训练期间，每个节点之间传输这些低精度值；接收节点通过反量化函数从量化值重构原始梯度，再聚合这些重构后的梯度向量并更新模型参数。根据所使用的量化函数的性质，量化操作可以分为确定性量化和....

本文编号：4034471