Kompression von Aktivierungen und Gradienten für das modellparallele Training

核心概念

Die simultane Kompression von Aktivierungen und Gradienten in modellparallelem Training kann die Konvergenz beeinflussen. Quantisierung und TopK-Kompression zeigen, dass Gradienten empfindlicher auf Kompression reagieren als Aktivierungen. Fehlerrückkopplungstechniken können die Modellqualität bei komprimierter Inferenz verbessern, verbessern aber nicht die Konvergenz im modellparallelen Setup.

摘要

Die Autoren untersuchen die simultane Kompression von Aktivierungen und Gradienten in modellparallelem Training. Sie führen Experimente mit Quantisierung und TopK-Kompression durch und testen auch Fehlerrückkopplungstechniken.
Die Ergebnisse zeigen, dass Gradienten empfindlicher auf Kompression reagieren als Aktivierungen. Bei Quantisierung müssen Gradienten mit mindestens 6 Bit komprimiert werden, während Aktivierungen bis zu 4 Bit komprimiert werden können, ohne die Konvergenz stark zu beeinträchtigen.
Bei TopK-Kompression ist Top10% die stärkste Kompression, die die Konvergenz nicht stark beeinträchtigt. Allerdings muss die Kompression auch bei der Inferenz angewendet werden, um vergleichbare Validierungsqualität zu erreichen.
Die Verwendung von Fehlerrückkopplungstechniken wie EF und EF21 verbessert die Konvergenz im modellparallelen Setup nicht. Sie ermöglichen es jedoch, die Inferenz ohne Kompression durchzuführen, ohne dass die Modellqualität stark abfällt.
Die Autoren testen auch den Einsatz von AQ-SGD mit TopK-Kompression, finden aber, dass dies die Konvergenz im Vergleich zur einfachen TopK-Kompression nicht verbessert.

統計資料

Die Kompression von Gradienten auf 2 oder 4 Bit führt zu einem deutlichen Rückgang der Testgenauigkeit auf unter 85%.
Die Kompression von Aktivierungen auf 2 Bit bei 8-Bit-Gradienten führt zu einer Testgenauigkeit von 92,05%.
Top10%-Kompression von Aktivierungen und Gradienten führt zu einer Testgenauigkeit von 91,87%, während ohne Kompression 93% erreicht werden.

引述

"Wir beobachten, dass Gradienten empfindlicher auf Quantisierung reagieren als Aktivierungen."
"Unsere Ergebnisse zeigen, dass Top10%-Kompression eine gute Technik für den Einsatz in konvolutionalen neuronalen Netzen wie ResNet ist."
"Wir finden, dass Fehlerrückkopplungstechniken die Modellkonvergenz im modellparallelen Setup nicht verbessern, aber es ermöglichen, die Inferenz ohne Kompression mit nur geringem Qualitätsverlust durchzuführen."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training

by Mikhail Ruda... 於 arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.07788.pdf

深入探究

Wie lassen sich die Erkenntnisse auf das Training von Transformator-basierten Sprachmodellen wie GPT-4 übertragen?

Die Erkenntnisse aus den Experimenten mit Aktivierungs- und Gradientenkompression im modellparallelen Training können auf das Training von Transformator-basierten Sprachmodellen wie GPT-4 übertragen werden, um die Kommunikationsüberlastung zu reduzieren und die Effizienz des Trainings zu verbessern. Insbesondere die Ergebnisse zu Quantisierung, TopK-Kompression und Fehlerfeedback-Methoden können auf große Sprachmodelle angewendet werden. Bei der Quantisierung zeigt sich, dass Gradienten empfindlicher auf Kompression reagieren als Aktivierungen, was bei der Anpassung von Kompressionsniveaus berücksichtigt werden sollte. Die Anwendung von TopK-Kompression mit einem Kompressionsniveau von bis zu 10% könnte auch bei Sprachmodellen wie GPT-4 zu vergleichbaren Modellqualitäten führen. Zudem könnten Fehlerfeedback-Techniken dazu beitragen, die Modellleistung während des Trainings zu verbessern und die Qualität der Inferenz zu erhalten.

Wie kann der Speicherverbrauch der AQ-SGD-Fehlerrückkopplung reduziert werden, um die Methode praktisch anwendbarer zu machen?

Um den Speicherverbrauch der AQ-SGD-Fehlerrückkopplung zu reduzieren und die Methode praktisch anwendbarer zu machen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Größe der Fehlerpuffer zu optimieren, indem nur relevante Informationen gespeichert werden und eine effiziente Datenstruktur verwendet wird. Dies könnte dazu beitragen, den Speicherbedarf zu verringern, insbesondere bei der Verwendung von AQ-SGD in großen Modellen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Fehlerpuffer auf Batch-Ebene zu verwalten, anstatt globale Puffer zu verwenden, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Durch die Optimierung der Implementierung und die Verwendung von effizienten Algorithmen könnte der Speicherverbrauch der AQ-SGD-Fehlerrückkopplung optimiert werden, um die Methode praktikabler zu machen.

Welche anderen verzerrten Kompressionsverfahren neben TopK könnten im modellparallelen Setup untersucht werden?

Neben TopK-Kompression könnten im modellparallelen Setup auch andere verzerrte Kompressionsverfahren untersucht werden, um die Kommunikationseffizienz zu verbessern. Ein mögliches Verfahren ist die Verwendung von Clustered Quantization, bei der Aktivierungen und Gradienten in Cluster gruppiert und quantisiert werden, um die Kommunikationslast zu reduzieren. Eine weitere Methode ist die Verwendung von Randomized Compression, bei der zufällige Aktivierungen oder Gradienten ausgewählt und übertragen werden, um die Datenmenge zu reduzieren. Darüber hinaus könnte die Anwendung von Error Feedback mit unterschiedlichen Ansätzen wie EF21 oder modifizierten Versionen zur Verbesserung der Konvergenz und Kommunikationseffizienz untersucht werden. Durch die Erforschung verschiedener verzerrter Kompressionsverfahren neben TopK könnten neue Erkenntnisse gewonnen werden, um das modellparallele Training weiter zu optimieren.