Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Distributed learning based on 1-bit gradient coding

Opis projektu

Rozwiązania przyspieszające uczenie rozproszone

Uczenie rozproszone wiąże się z dwoma głównymi wyzwaniami: opóźnieniami powodowanymi przez wolniejszych pracowników, zwanych maruderami, oraz wysokimi kosztami komunikacji związanymi z przesyłaniem dużych ilości danych. Kodowanie gradientowe (GC) może pomóc w poradzeniu sobie z maruderami, podczas gdy użycie danych 1-bitowych zmniejsza obciążenie komunikacyjne. Obecne metody nie pozwalają jednak na jednoczesne rozwiązanie obu problemów, zwłaszcza w przypadku przesyłania danych 1-bitowych. Istniejące techniki GC nie radzą sobie także z wektorami kodowanymi 1-bitowo. Wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” projekt 1-Bit GC-DL rozwiązuje te problemy, opracowując nowe podejścia do uczenia rozproszonego. Wprowadza metodę 1-Bit GC-DL, która wykorzystuje 1-bitowe kodowanie gradientowe do zarządzania maruderami przy jednoczesnym zmniejszeniu rozmiaru danych. Druga metoda, 1-Bit LA-GC-DL, dodatkowo skraca czas szkolenia, wybierając tylko kluczowych pracowników dla każdej iteracji.

Cel

In the framework of distributed learning, to mitigate the negative impact of the stragglers on the training time, the gradient coding (GC) technique has been adopted. On the other hand, to deal with high communication burden in distributed learning, 1-bit gradient vectors can be transmitted instead of real-valued ones. However, the existing distributed learning method based on 1-bit data does not take stragglers into account. In addition, current GC techniques are only designed for the distributed learning scheme where real-valued encoded vectors are transmitted and it is difficult to apply them under the case where 1-bit vectors are transmitted.

To overcome the above drawbacks and to reduce the communication overhead and the training time simultaneously, this project aims to propose novel distributed learning methods based on GC with 1-bit data. First, this project will propose a distributed learning method named 1-Bit GC-DL, which develops a 1-bit GC strategy to encode the locally computed gradient vectors of the allocated subsets into 1-bit data. Based on that, the aggregation rule at the central server for the received 1-bit data will be designed, which guarantees that the central server computes an approximated version of the true gradient vector in the presence of a certain number of stragglers to. Second, to further reduce the training time of 1-Bit GC-DL, this project will propose a lazily aggregated distributed learning method based on 1-bit GC, i.e. 1-Bit LA-GC-DL, by combining 1-Bit GC-DL with the lazily aggregated strategy. In 1-Bit LA-GC-DL, only a fraction of the workers participate in local training during each iteration and this project will provide the criterion for selecting the participating workers based on Age of Information. The proposed methods will be compared with other state-of-the-art methods in the context of distributed learning on both simulated and realistic datasets under practical scenarios.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Wkład UE netto
€ 222 727,68
Koszt całkowity
Brak danych