BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-02T00:00:00Z 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 💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 DEFT 分布式 梯度稀疏化 梯度累积 计算成本 训练性能 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
