When training a deep learning model with distributed training, the hardware resource utilization of each device depends on the model structure and the number of devices used for training. Distributed training has recently been applied to edge computing. Since edge devices have hardware resource limitations such as memory, there is a need for training methods that use hardware resources efficiently. Previous research focused on reducing training time by optimizing the synchronization process between edge devices or by compressing the models. In this paper, we monitored hardware resource usage based on the number of layers and the batch size of the model during distributed training with edge devices. We analyzed memory usage and training time variability as the batch size and number of layers increased. Experimental results demonstrated that, the larger the batch size, the fewer synchronizations between devices, resulting in less accurate training. In the shallow model, training time increased as the number of devices used for training increased because the synchronization between devices took more time than the computation time of training. This paper finds that efficient use of hardware resources for distributed training requires selecting devices in the context of model complexity and that fewer layers and smaller batches are required for efficient hardware use.
KSP 제안 키워드
Batch size, Distributed training, Edge devices, Hardware Resources, Learning model, Model structure, Number of layers, Resource usage, Training time, computation time, deep learning(DL)
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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