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A study of server management technology for sustaining a large scale distributed neural network

维持大规模分布式神经网络的服务器管理技术研究

基本信息

批准号：
20K19791
负责人：
水谷后宏
金额：
$ 2万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の研究実績は以下の2つである。1. 大規模連合学習を実現する構造化オーバレイネットワーク技術の開発連合学習と呼ばれる手法では、ニューラルネットワークを個々の計算機に分配し、学習させ、そのモデルを統合する。これまでの研究では、統合時のデータ通信量削減やニューラルネットワークの選別方法に焦点が当てられており、連合学習自体を実現する基盤についての検討が十分に進められていなかった。今年度の研究では、複数の計算機が連携してニューラルネットワークの統合を円滑に実現する分散計算基盤技術を開発し、連合学習の学習効率を向上できることを確認した。本内容については現在IEEEの著名会議への投稿準備を行っている。2. 計算機の地理位置情報を考慮した大規模ニューラルネットワークの分割学習技術の開発各計算機に分割されたニューラルネットワークを割り当て、大規模なニューラルネットワークを実現する場合、分割されたニューラルネットワーク同士の因果関係を考慮した最適な分割が必要である。特に、ニューラルネットワーク上で隣接する層間の通信が頻繁に発生するため、地理的に近い計算機への割り当てが重要である。本年度の研究成果では、Content-Addressable Network（CAN）を用いて、各計算機を緯度・経度順に高速に配置する技術を開発した。この技術では、緯度・経度が類似する計算機間でニューラルネットワークの隣接する層を配置する。本研究についても、国内外の学会への投稿準備を進めている。

This year's research achievements are as follows: 1. Large scale collaborative learning implementation structure, development, collaborative learning, and integration of technologies. This research focuses on the integration of data traffic reduction and selection methods, and on the integration of data traffic reduction and selection methods. This year's research confirms the development of distributed computing base technology and the improvement of learning efficiency by integrating multiple computers This content is currently prepared for IEEE's prestigious conference. 2. Geographic information of computers is taken into account in the development of large-scale computer segmentation learning technology. When large-scale computer segmentation is implemented, the causal relationship of computer segmentation is considered. In particular, communication between adjacent layers occurs frequently, and geographical proximity to computers is important. This year's research results include the development of Content-Addressable Network (CAN) applications and high-speed configuration of computers. This technology is similar to the configuration of adjacent layers between computers. This study is aimed at preparing contributions from both domestic and foreign societies.