Communication overhead among the distributed training workers can be a performance bottleneck in large-scale deep neural network (DNN) training. This overhead prevents the rapid development of high-performance DNNs, so distributed deep learning frameworks should provide efficient parameter sharing techniques. In previous work, we proposed TFSM that is a distributed deep learning framework based on the remote shared memory framework (SMB). In this paper, we propose an upgraded TFSM based on SMB2. SMB2 is a scalable shared memory buffer framework which provides scalability of memory server, lock function, and user-level implementation. SMB2-based TFSM can extends the parameter I/O bandwidth and shared memory capacity. It also uses modified asynchronous parameter update method using the lock function of SMB2. We verified that SMB2-based TFSM outperforms the previous TFSM and TensorFlow by measuring the training throughput of large-scale DNNs during distributed training.
KSP 제안 키워드
Communication overhead, Deep learning framework, Deep neural network(DNN), Distributed training, High performance, I/O bandwidth, Rapid development, Shared Memory, deep learning(DL), large-scale, memory capacity
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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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