[发明专利]边缘计算环境下用于分布式DNN训练的梯度压缩方法有效

专利信息
申请号: 202110766163.0 申请日: 2021-07-07
公开(公告)号: CN113467949B 公开(公告)日: 2022-06-28
发明(设计)人: 毛莺池;吴俊;聂华;黄建新;徐淑芳;屠子健;戚荣志;郭宏乐 申请(专利权)人: 河海大学;中科可控信息产业有限公司
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 代理人: 李玉平
地址: 211100 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开一种边缘计算环境下用于分布式DNN训练的梯度压缩方法,建立基于梯度数量的选择标准,筛选满足模型压缩标准的梯度网络层;根据梯度熵评估梯度重要性,自适应地选择梯度稀疏化的阈值,基于灵活的阈值对梯度稀疏化压缩;根据梯度残差和动量矫正机制,累积并优化梯度残差,减少梯度稀疏造成训练模型的性能损失;根据三元量化压缩方案,量化稀疏后的梯度,得到稀疏三元张量;根据无损编码技术,记录传递张量中非零梯度的距离,并对其优化编码,输出稀疏三元化梯度。本发明基于梯度数量和梯度熵的稀疏三元梯度压缩算法,能自适应地压缩分布式DNN训练中梯度交换阶段的梯度大小,有效地提高分布式DNN训练的通信效率。
搜索关键词: 边缘 计算 环境 用于 分布式 dnn 训练 梯度 压缩 方法
【主权项】:
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