论文考古中，如何量化QSGD的通信效率？
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本文共计607个文字，预计阅读时间需要3分钟。
本研究以梯度方差为中间变量，探讨了parallel SGD中规模化与收敛性之间的关系；基于重新随机取整的基础，构建了新的研究热点：D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka等人。
本文以梯度方差为中间变量，研究得到了parallel SGD中量化比特数与收敛性的关系；在重申随机取整重要性的基础上，将方差打造成了新的研究热点D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, 2017, Accessed: Jul. 31, 2021. [Online]. Available: proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/6c340f25839e6acdc73414517203f5f0-Abstract.html
作为量化SGD系列三部曲的第二篇，本篇文章是从单机学习到联邦学习的一个重要过渡，在前人的基础上重点进行了理论分析的完善，成为了量化领域绕不开的经典文献。
简介相较于上一篇IBM的文章，本文考虑用梯度量化来改善并行SGD计算中的通信传输问题，并重点研究了通信带宽和收敛时间的关系（precision-variance trade-off）。
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本研究以梯度方差为中间变量，探讨了parallel SGD中规模化与收敛性之间的关系；基于重新随机取整的基础，构建了新的研究热点：D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka等人。
本文以梯度方差为中间变量，研究得到了parallel SGD中量化比特数与收敛性的关系；在重申随机取整重要性的基础上，将方差打造成了新的研究热点D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, 2017, Accessed: Jul. 31, 2021. [Online]. Available: proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/6c340f25839e6acdc73414517203f5f0-Abstract.html
作为量化SGD系列三部曲的第二篇，本篇文章是从单机学习到联邦学习的一个重要过渡，在前人的基础上重点进行了理论分析的完善，成为了量化领域绕不开的经典文献。
简介相较于上一篇IBM的文章，本文考虑用梯度量化来改善并行SGD计算中的通信传输问题，并重点研究了通信带宽和收敛时间的关系（precision-variance trade-off）。