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對(duì)梯度數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，是一種減少多機(jī)間通信開銷的有效方法，如 MXNET系統(tǒng)中的2Bit方法等。但這類方法存在個(gè)突出的問題，即過高的壓縮比會(huì)導(dǎo)致精度及收斂速度下降，尤其是對(duì)規(guī)模較大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)上述問題，提岀了種新的4Bit梯度壓縮策略。該方法采用4個(gè)比特位表示一個(gè)具體的梯度值（通常為32位的浮點(diǎn)數(shù)）。相對(duì)于2Bit，該方法能夠?qū)μ荻戎颠M(jìn)行更細(xì)粒度的近似，從而提高訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確率和收斂性。進(jìn)一步地，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型毎一層梯度特性的不冋，選擇不同的近似閾值，使得壓縮后的數(shù)值更合理，從而進(jìn)一步加快模型的收斂速度并提髙最終準(zhǔn)確率;具體地，兼顧操作的方便性和分布的合理性，根據(jù)每層梯度特性的不同，設(shè)置3組不同的閾值，以滿足不冋層梯度差異化特性的需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用多組閾值的4Bit梯度壓縮策略雖然在加速方面略遜于2Bi方法，但其準(zhǔn)確率更高，實(shí)用性更強(qiáng)，能夠在保持模型更高精度的前提下減少分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的通信開銷，這對(duì)于在資源受限環(huán)境下實(shí)現(xiàn)性能更妤的深度學(xué)習(xí)模型非常有意義。
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