勾配融合

勾配融合とは、機械学習の分散学習において、各ノードで計算された複数の勾配テンソルを一つにまとめてから通信を行うことで、ネットワーク通信の回数やオーバーヘッドを削減する最適化手法のことです。ディープラーニングの大規模化に伴い、モデルのパラメータ数が膨大になると、学習のたびに発生する勾配の送受信がボトルネックになりやすくなります。勾配融合技術を用いることで、細かいテンソルを結合して効率的に転送し、通信効率を劇的に向上させることが可能となります。