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1 篇 distributed sgd,...

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1 篇 new york univ ny...
1 篇 ibm res ny usa

作者

1 篇 dube parijat
1 篇 he haoze

语言

1 篇 英文

检索条件"主题词=distributed SGD, submodular optimization, data partitioning, deep learning training"

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详细简洁

排序：

RCD-sgd: Resource-Constrained distributed sgd in Heterogeneous Environment Via submodular partitioning

RCD-SGD: Resource-Constrained Distributed SGD in Heterogeneo...

引用

IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)

作者： He, Haoze Dube, Parijat New York Univ New York NY 10003 USA IBM Res New York NY USA

ISBN: (纸本)9798350307443

The convergence of sgd based distributed training algorithms is tied to the data distribution across workers. Standard partitioning techniques try to achieve equal-sized partitions with per-class population distribution in proportion to the total dataset. Partitions having the same overall population size or even the same number of samples per class may still have Non-IID distribution in the feature space. In heterogeneous computing environments, when devices have different computing capabilities, even-sized partitions across devices can lead to the straggler problem in distributed sgd. We develop a framework for distributed sgd in heterogeneous environments based on a novel data partitioning algorithm involving submodular optimization. Our data partitioning algorithm explicitly accounts for resource heterogeneity across workers while achieving similar class-level feature distribution and maintaining class balance. Based on this algorithm, we develop a distributed sgd framework that can accelerate existing SOTA distributed training algorithms by up to 32%.

关键词： distributed sgd, submodular optimization, data partitioning, deep learning training

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