Distributed, Parallel, and Cluster Computing,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Networking and Internet Architecture,محاسبات توزیع شده , موازی و خوشه ای , هوش مصنوعی , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , شبکه و معماری اینترنت
توضیحات
Submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted by The 30th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom'24)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: توسط سی امین کنفرانس بین المللی سالانه محاسبات موبایل و شبکه (Mobicom'24) پذیرفته شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
On-device Deep Neural Network (DNN) training has been recognized as crucial for privacy-preserving machine learning at the edge. However, the intensive training workload and limited onboard computing resources pose significant challenges to the availability and efficiency of model training. While existing works address these challenges through native resource management optimization, we instead leverage our observation that edge environments usually comprise a rich set of accompanying trusted edge devices with idle resources beyond a single terminal. We propose Asteroid, a distributed edge training system that breaks the resource walls across heterogeneous edge devices for efficient model training acceleration. Asteroid adopts a hybrid pipeline parallelism to orchestrate distributed training, along with a judicious parallelism planning for maximizing throughput under certain resource constraints. Furthermore, a fault-tolerant yet lightweight pipeline replay mechanism is developed to tame the device-level dynamics for training robustness and performance stability. We implement Asteroid on heterogeneous edge devices with both vision and language models, demonstrating up to 12.2x faster training than conventional parallelism methods and 2.1x faster than state-of-the-art hybrid parallelism methods through evaluations. Furthermore, Asteroid can recover training pipeline 14x faster than baseline methods while preserving comparable throughput despite unexpected device exiting and failure.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
آموزش شبکه عصبی عمیق در دستگاه (DNN) برای یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی در حاشیه بسیار مهم است.با این حال ، حجم کار فشرده آموزش و منابع محاسباتی محدود در هواپیما چالش های مهمی را برای در دسترس بودن و کارآیی آموزش مدل ایجاد می کند.در حالی که آثار موجود از طریق بهینه سازی مدیریت منابع بومی به این چالش ها می پردازند ، ما در عوض از مشاهدات خود استفاده می کنیم که محیط های لبه معمولاً مجموعه ای غنی از دستگاه های لبه قابل اعتماد همراه با منابع بیکار فراتر از یک ترمینال واحد را تشکیل می دهند.ما سیارک را پیشنهاد می کنیم ، یک سیستم آموزش لبه توزیع شده که دیوارهای منبع را در دستگاه های لبه ناهمگن برای شتاب آموزش مدل کارآمد می شکند.سیارک یک موازی خط لوله ترکیبی را به آموزش توزیع شده ارکسترات ، همراه با یک برنامه ریزی موازی معقول برای به حداکثر رساندن توان تحت محدودیت های خاص منابع ، اتخاذ می کند.علاوه بر این ، یک مکانیسم پخش خط لوله در عین حال سبک و در عین حال سبک وزن برای خنثی کردن پویایی سطح دستگاه برای آموزش استحکام و ثبات عملکرد ایجاد شده است.ما سیارک را بر روی دستگاههای لبه ناهمگن با هر دو مدل بینایی و زبان پیاده سازی می کنیم ، و حداکثر 12.2 برابر آموزش سریعتر از روشهای موازی سازی معمولی و 2.1x سریعتر از روشهای موازی سازی ترکیبی پیشرفته از طریق ارزیابی ها را نشان می دهیم.علاوه بر این ، سیارک می تواند ضمن حفظ توان قابل مقایسه با وجود خروج و خرابی دستگاه غیر منتظره ، خط لوله آموزش 14x را سریعتر از روش های پایه بازیابی کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
