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人走茶凉|UC伯克利尤洋189页博士论文公布，聚焦快速机器学习训练算法

机器之心报道
编辑：蛋酱、小舟
这份189页的博士学位论文 ， 凝结了尤洋在快速机器学习训练算法领域的研究心血 。
过去十年 ， 深度学习应用领域的数据量迅速增长 ， 使得深度神经网络（DNN）的训练时间拉长 。 而这已经成为机器学习开发者和研究者面临的瓶颈问题 。 例如 ， 在8个P100GPU上完成90个epoch的ImageNet/ResNet-50训练需要29个小时 ， 在16个v3TPU芯片上完成BERT预训练需要81个小时 。
因此 ， 如何有效缩短机器学习训练时间 ， 同时完成高质量的训练 ， 对于解决当前的瓶颈问题具有重大意义 。
本文将介绍一篇长达189页的博士学位论文 ， 作者为加州大学伯克利分校计算机系的尤洋博士 。
尤洋曾以一作的身份获得2018年国际并行处理大会（ICPP）最佳论文奖 ， 论文《Imagenettraininginminutes》所提出的方法刷新了ImageNet训练速度的世界纪录 。
此外 ， 尤洋还获得过国际并行与分布式处理大会（IPDPS）2015的最佳论文奖 。 他还曾在IBM沃森研究中心、英特尔总部、英伟达总部、微软总部以及谷歌总部实习 。
今年7月 ， 尤洋从加州大学伯克利分校毕业 ， 获得计算机科学博士学位 。 目前已入职新加坡国立大学计算机系任助理教授（终身制） 。 近日 ， 他在社交媒体上介绍了自己的博士论文 。
论文链接：
接下来 ， 我们将简要介绍这篇博士论文的核心内容 ， 感兴趣的读者可以阅读原论文 。
论文核心内容简介
这篇论文聚焦于快速且准确的机器学习训练 。 尽管生产团队希望能够充分利用超级计算机来加快训练过程 ， 但传统的优化器无法扩展到数千个处理器 。 该研究设计了一系列基础优化算法 ， 来为深度学习系统实现更强的并行度 。 这些算法为谷歌、英特尔、腾讯、英伟达等公司的SOTA分布式系统提供了支持 。
这篇论文的重点是缩小高性能计算（HPC）和机器学习（ML）之间的差距 。
2017年 ， HPC和ML之间存在着巨大的差距 。 一方面 ， 功能强大的超级计算机已经出现 ， 每秒可执行2×1017次浮点运算 。 但另一方面 ， 我们却无法充分运用此算力的1%来训练SOTA机器学习模型 。 原因是超级计算机需要极高的并行度才能达到峰值性能 。 但是 ， 高度的并行会导致ML优化器的收敛性很差 。
为了解决这个问题 ， 尤洋及合作者提出了LARS优化器、LAMB优化器以及CA-SVM框架 ， 缩小了机器学习与分布式系统之间的差距 。
这篇论文的主要贡献是：「在增加并行度的同时 ， 根据需要改动算法 ， 从而通过避免通信来保持效率 。 」为了做到这一点 ， 研究者需要根据需求改动算法和/或超参数 ， 或使用不同的近似解来维持准确率 。


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