Coarse grain parallelization of deep neural networks
Visualitza/Obre
a1-tallada.pdf (1,919Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/104446
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2016
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Deep neural networks (DNN) have recently achieved extraordinary results in domains like computer vision and speech recognition. An essential element for this success has been the introduction of high performance computing (HPC) techniques in the critical step of training the neural network. This paper describes the implementation and analysis of a network-agnostic and convergence-invariant coarse-grain parallelization of the DNN training algorithm. The coarse-grain parallelization is achieved through the exploitation of the batch-level parallelism. This strategy is independent from the support of specialized and optimized libraries. Therefore, the optimization is immediately available for accelerating the DNN training. The proposal is compatible with multi-GPU execution without altering the algorithm convergence rate. The parallelization has been implemented in Caffe, a state-of-the-art DNN framework. The paper describes the code transformations for the parallelization and we also identify the limiting performance factors of the approach. We show competitive performance results for two state-of-the-art computer vision datasets, MNIST and CIFAR-10. In particular, on a 16-core Xeon E5-2667v2 at 3.30GHz we observe speedups of 8x over the sequential execution, at similar performance levels of those obtained by the GPU optimized Caffe version in a NVIDIA K40 GPU.
CitacióGonzález, M. Coarse grain parallelization of deep neural networks. A: ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming. "ACM SIGPLAN Notices (Vol. 51, Issue 8, August 2016, Article No. 1)". Barcelona: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2016, p. 1-12.
ISBN0362-1340
Versió de l'editorhttp://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2851141.2851158
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
a1-tallada.pdf | 1,919Mb | Accés restringit |