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You Yang 팀은 단일 V100을 사용하여 모델을 72배 더 빠르게 훈련하여 AAAI 2023 Outstanding Paper Award에서 새로운 결과를 얻었습니다.

王林
王林앞으로
2023-05-10 09:04:101020검색

본 글은 AI 뉴미디어 큐빗(공개 계정 ID: QbitAI)의 승인을 받아 재인쇄되었습니다.

방금 UC Berkeley 박사이자 싱가포르 국립대학교 총장인 You Yang 젊은 교수가

AAAAI 2023Outstanding Paper Award(Distinguished Paper)을 수상했다는 소식을 발표했습니다!

单块V100训练模型提速72倍!尤洋团队新成果获AAAI 2023杰出论文奖

연구 결과, 모델의 학습 속도가 한 번에 72배 향상되었습니다.

네티즌들도 신문을 읽고 감동을 표현했습니다:

12시간부터 10분까지, 부드러운 소(너 소)아!

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You Yang 박사는 연구 중에 ImageNet 및 BERT 훈련 속도에서 세계 기록을 세운 적이 있습니다.

그가 설계한 알고리즘은 Google, Microsoft, Intel, NVIDIA와 같은 거대 기술 기업에서도 널리 사용되고 있습니다.

이제 그는 중국으로 돌아와 사업을 시작했습니다. Luchen Technology1년 반 만에 그와 그의 팀은 어떤 알고리즘을 고안하여 최고의 AI 컨퍼런스에서 이런 영예를 안았을까요?

훈련 시간이 12시간에서 10분으로

이 연구에서 You Yang 팀은 CTR 예측 모델의 대규모 배치 훈련을 가속화할 수 있는 최적화 전략 CowClip을 제안했습니다.

CTR(클릭률)예측 모델은 개인화 추천 시나리오에서 흔히 사용되는 알고리즘입니다.

보통 사용자 피드백(클릭수, 수집, 구매 등)을 학습해야 하며 매일 온라인에서 생성되는 데이터의 양은 유례없이 엄청납니다.

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따라서 CTR 예측 모델의 학습 속도를 높이는 것이 중요합니다.

일반적으로 학습 속도를 높이려면 batch training이 사용됩니다. 그러나 배치 크기가 너무 크면 모델의 정확도가 떨어집니다.

수학적 분석을 통해 팀은 배치를 확장할 때 자주 발생하지 않는 기능에 대한 학습률을 확장하면 안 된다는 것을 증명했습니다.

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저희가 제안하는 CowClip을 사용하면 배치 크기를 쉽고 효과적으로 확장할 수 있습니다.

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4개의 CTR 예측 모델과 2개의 데이터 세트를 테스트하여 팀은 정확도 손실 없이 원래 배치 크기를

128배 확장하는 데 성공했습니다.

특히 DeepFM에서 CowClip은 배치 크기를 1K에서 128K로 확장하여 AUC를 0.1% 이상 향상시켰습니다.

그리고 단일 V100 GPU에서는 훈련 시간이 원래 12시간에서 단 10분으로 단축되고 훈련 속도가

72배 증가합니다.

单块V100训练模型提速72倍!尤洋团队新成果获AAAI 2023杰出论文奖

현재 프로젝트 코드는 오픈 소스입니다. 팀은 이 알고리즘이 NLP와 같은 작업에도 적합하다고 말합니다.

팀 소개

이 기사의 첫 번째 저자는 You Yang의 박사 과정 학생

Zheng Changwei입니다. 그는 싱가포르 국립 대학교에서 학사 및 박사 학위를 취득했습니다.

그의 연구 방향에는 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 고성능 컴퓨팅이 포함됩니다.

위 내용은 You Yang 팀은 단일 V100을 사용하여 모델을 72배 더 빠르게 훈련하여 AAAI 2023 Outstanding Paper Award에서 새로운 결과를 얻었습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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