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  1. 研究報告
  2. システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS)
  3. 2019
  4. 2019-OS-145

A Hybrid Simulator to Analyze Gradient Staleness Effect

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194506
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194506
01921fef-e655-4625-8249-6489199c10d6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-OS19145008.pdf IPSJ-OS19145008.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-02-21
タイトル
タイトル A Hybrid Simulator to Analyze Gradient Staleness Effect
タイトル
言語 en
タイトル A Hybrid Simulator to Analyze Gradient Staleness Effect
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 ディープ・ラーニング
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学/産業技術総合研究所
著者所属
産業技術総合研究所/筑波大学
著者所属
産業技術総合研究所/筑波大学
著者所属(英)
en
Uniersity of Tsukuba / National Institute of Advanced Science and Technology
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Science and Technology / Uniersity of Tsukuba
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Science and Technology / Uniersity of Tsukuba
著者名 Duo, Zhang

× Duo, Zhang

Duo, Zhang

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Yusuke, Tanimura

× Yusuke, Tanimura

Yusuke, Tanimura

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Hidemoto, Nakada

× Hidemoto, Nakada

Hidemoto, Nakada

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著者名(英) Duo, Zhang

× Duo, Zhang

en Duo, Zhang

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Yusuke, Tanimura

× Yusuke, Tanimura

en Yusuke, Tanimura

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Hidemoto, Nakada

× Hidemoto, Nakada

en Hidemoto, Nakada

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 One of the obstacles for parallel execution of Deep Learning is the Gradient exchange overhead, and there are numerous exchange methods are proposed to mitigate the overhead. Investigating these methods with real machines requires a lot of resources. Furthermore, it is impossible to investigate the behavior under other circumstances, such as different network latency. We propose a hybrid simulator that combines gradient computation on real machine and virtual time management using discrete event simulator, that enables to accurately reproduce the behavior under arbitrary gradient exchange methods and arbitrary setup. We implemented this simulator using Python coroutine. We confirmed that we can reproduce the behavior of asynchronous gradient exchange, and it can handle 64 nodes with single node.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 One of the obstacles for parallel execution of Deep Learning is the Gradient exchange overhead, and there are numerous exchange methods are proposed to mitigate the overhead. Investigating these methods with real machines requires a lot of resources. Furthermore, it is impossible to investigate the behavior under other circumstances, such as different network latency. We propose a hybrid simulator that combines gradient computation on real machine and virtual time management using discrete event simulator, that enables to accurately reproduce the behavior under arbitrary gradient exchange methods and arbitrary setup. We implemented this simulator using Python coroutine. We confirmed that we can reproduce the behavior of asynchronous gradient exchange, and it can handle 64 nodes with single node.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10444176
書誌情報 研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS)

巻 2019-OS-145, 号 8, p. 1-6, 発行日 2019-02-21
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8795
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 23:27:34.224504
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