Grunnleggende konsepter
為了克服類比記憶體內運算 (AIMC) 加速器在資料平行訓練上的限制,本文提出了同步和非同步管線平行化方法,並提供了理論上的收斂保證,證明了管線訓練在 AIMC 加速器上的效率。
研究目標
本研究旨在探討如何利用類比記憶體內運算 (AIMC) 加速器來加速大型深度神經網路 (DNN) 的訓練過程,並克服 AIMC 加速器在資料平行訓練上的限制。
方法
本文提出了同步和非同步管線平行化方法,將大型 DNN 模型分割成多個階段,並將每個階段映射到不同的 AIMC 加速器上,以實現平行訓練。
針對同步和非同步管線方法,提供了理論上的收斂保證,分析了其樣本複雜度和時鐘週期複雜度。
透過模擬實驗,驗證了所提出的管線訓練方法在實際資料集上訓練 DNN 模型的效率。
主要發現
同步管線訓練方法在樣本複雜度方面具有較好的表現,但由於訓練過程中存在氣泡時間,降低了計算密度。
非同步管線訓練方法透過放棄在每個 mini-batch 結束時的同步操作,實現了更高的計算密度,但代價是略微增加了樣本複雜度。
模擬結果顯示,非同步管線訓練方法在類比運算中具有顯著的加速潛力。
主要結論
管線平行化方法可以有效加速 AIMC 加速器上的 DNN 模型訓練。
同步和非同步管線方法各有優缺點,應根據具體應用場景選擇合適的方法。
研究意義
本研究為 AIMC 加速器上的 DNN 模型訓練提供了一種新的思路,有助於推動類比運算在深度學習領域的應用。
局限性和未來研究方向
本文僅在模擬環境中驗證了所提出的方法,未來應在實際的 AIMC 晶片上進行驗證。
未來可以進一步研究如何優化管線訓練方法,例如減少非同步管線訓練方法的樣本複雜度。
Statistikk
訓練 LLAMA2 70 億模型需要 170 萬 GPU 小時。
非同步管線訓練在 1-8 個設備的範圍內實現了線性加速。