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学界 | 数据并行化对神经网络训练有何影响?谷歌大脑进行了实证研究

神经网络在解决大量预测任务时非常高效。在较大数据集上训练的大型模型是神经网络近期成功的原因之一,我们期望在更多数据上训练的模型可以持续取得预测性能改进。尽管当下的 GPU 和自定义神经网络加速器可以使我们以前所未有的速度训练当前最优模型,但训练时间仍然限制着这些模型的预测性能及应用范围。很多重要问题的最佳模型在训练结束时仍然在提升性能,这是因为研究者无法一次训练很多天或好几周。在极端案例中,训练必须在完成一次数据遍历之前终止。减少训练时间的一种方式是提高数据处理速度。这可以极大地促进模型质量的提升,因为它使得训练过程能够处理更多数据,同时还能降低实验迭代时间,使研究者能够更快速地尝试新想法和新配置条件。更快的训练还使得神经网络能够部署到需要频繁更新模型的应用中,比如训练数据定期增删的情况就需要生成新模型。

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    学界 | 深度神经网络的分布式训练概述:常用方法和技巧全面总结

    深度学习已经为人工智能领域带来了巨大的发展进步。但是,必须说明训练深度学习模型需要显著大量的计算。在一台具有一个现代 GPU 的单台机器上完成一次基于 ImageNet 等基准数据集的训练可能要耗费多达一周的时间,研究者已经观察到在多台机器上的分布式训练能极大减少训练时间。近期的研究已经通过使用 2048 个 GPU 的集群将 ImageNet 训练时间降低至了 4 分钟。这篇论文总结了各种用于分布式训练的算法和技术,并给出了用于现代分布式训练框架的当前最佳方法。更具体而言,我们探索了分布式随机梯度下降的同步和异步变体、各种 All Reduce 梯度聚合策略以及用于在集群上实现更高吞吐量和更低延迟的最佳实践,比如混合精度训练、大批量训练和梯度压缩。

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