Coded Sequential Matrix Multiplication for Straggler Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we consider a sequence of$J$matrix multiplication jobs which needs to be distributed by a master across multiple worker nodes. For$i\in \{1,2,\ldots,J\}$, job-$i$begins in round-$i$and has to be completed by round-$(i+T)$. In order to provide resiliency against slow workers (stragglers), previous works focus on coding across workers, which is the special case of$T=0$. We propose here two schemes with$T > 0$, which allow for coding across workers as well as the dimension of time. Our first scheme is a modification of the polynomial coding scheme introduced by Yuet al.and places no assumptions on the straggler model. Exploitation of the temporal dimension helps the scheme handle a larger set of straggler patterns than the polynomial coding scheme, for a given computational load per worker per round. The second scheme assumes a particular straggler model to further improve performance (in terms of encoding/decoding complexity). We develop theoretical results establishing (i) optimality of our proposed schemes for certain classes of straggler patterns and (ii) improved performance for the case of i.i.d. stragglers. These are further validated by experiments, where we implement our schemes to train neural networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».