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MiCRO：用于扩展和加速分布式 DNN 训练的几乎零成本梯度稀疏化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
DEFT是一种新颖的梯度稀疏化方案，将梯度选择任务划分为子任务并分配给工作节点，可以减少计算成本和消除梯度累积。实证评估表明，DEFT相对于现有的稀疏化方法在梯度选择的速度方面显示出显著的训练性能改进，同时实现了高收敛性能。
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关键要点
- 梯度稀疏化是减少分布式深度学习通信流量的解决方案。
- 现有的梯度稀疏化方法在计算成本和通信流量方面存在可扩展性问题。
- DEFT是一种新颖的梯度稀疏化方案，将梯度选择任务划分为子任务并分配给工作节点。
- DEFT通过每个工作节点选择所有梯度来减少计算成本。
- DEFT消除了梯度累积，允许工作节点在不重叠的分区中选择梯度。
- DEFT根据梯度范数选择更多重要梯度，以避免选择重要性损失。
- DEFT使用装箱算法在工作节点之间平衡梯度选择负载。
- 实证评估表明，DEFT在训练性能和收敛性能上显著优于现有方法。
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