Butterfly factorization for vision transformers on multi-IPU systems
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in machine learning have led to increasingly large and complex models, placing significant demands on computation and memory. Techniques such as Butterfly factorization have emerged to reduce model parameters and memory footprints while preserving accuracy. Specialized hardware accelerators, such as Graphcore’s Intelligence Processing Units (IPUs), are designed to address these challenges through massive parallelism and efficient on-chip memory utilization. In this paper, we extend our analysis of Butterfly structures for efficient utilization on single and multiple IPUs, comparing their performance with GPUs. These structures drastically reduce the number of parameters and memory footprint while preserving model accuracy. Experimental results on the Graphcore GC200 IPU chip, compared with an NVIDIA A30 GPU, demonstrate a 98.5% compression ratio, with speedups of 1.6 × and 1.3 × for Butterfly and Pixelated Butterfly structures, respectively. Extending our evaluation to Vision Transformer (ViT) models, we compare Multi-GPU and Multi-IPU systems on the M2000 machine: Multi-GPU reaches a maximum accuracy of 84.51% with a training time of 401.44 min, whereas Multi-IPU attains a higher maximum accuracy of 88.92% with a training time of 694.03 min. These results demonstrate that Butterfly factorization enables substantial compression of ViT layers (up to 97.17%) while improving model accuracy. The findings highlight the promise of IPU machines as a suitable platform for large-scale machine learning model training, especially when coupled with sparsification methods like Butterfly factorization, thanks to their efficient support for model parallelism.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».