Recomendados
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Mais de Kimikazu Kato
Mais de Kimikazu Kato (15)
Último
Último (11)
Zuang-FPSGD
- 1. 【論文紹介】 Zuang et al. “Fast Prallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems” 2013/11/16 RecSys2013読み会 at Gunosyオフィス 加藤公一 @hamukazu シルバーエッグテクノロジー
- 2. 要旨
- 3. レイティング問題 • 映画を見た人たちがそれぞれの作品の面白 さを1～5の点数で評価したとする。 • ある人が、まだ見てない映画について、どの ような点数を与えるだろうか？ • 注意：ショッピング向けのレコメンデーション （これを買った人がどれを買ってくれそうか）と は違う
- 5. 与えられたuser×item行列 Sparse! ≒ （不明要素を含む） 最小化： サイズの小さい行列の積で近似 × ≈ ≔ ≐ Q ≘ ∨≲ ⊡ ≰≔ ≱ ∩∲ ∫ ⊸ ≫≐ ≫∲ ∫ ⊸ ≫≑≫∲ ∧ ∨≐ ∻ ≑ ∩ ∽ ≩∻≪ ≩ ≪ ≐ ≆ ≑ ≆ ≲≩∻≪ ∺≲≩∻≪ ∾∰
- 6. 最急降下法と確率的最急降下法（一般論） 最急降下法 目的関数 ∧ ∽ ∧ ∨ ≸∩ ∻ を最小化したいとする。 ≤ ≸∲≒ アルゴリズム ≸ ⋃ ≸ ⊡ ⊮ ≲∧ 以下を収束するまで繰り返す ≎ ≘ ∧ ∨≸∩∻ ≸ ∽ ∨≸ ∻ ∺ ∺ ∺ ∻ ≸ ∩ ∲ ≒≤ ∧ ∨≸ ∩ ∽ ≩ ∱ ≤ ≩∽∱ ∧≩∨≸∩ ≸≪ ∻ ≪ ∲ ≊ ≩ 確率的最急降下法（SGD） ただし は一部の変数 のみに依存する アルゴリズム 以下を収束するまで繰り返す i をランダムに選ぶ すべての ≪ ∲ ≊≩ ≀ ∧≩ ≸ ≪ ⋃ ≸≪ ⊡ ⊮ ≀ ≸ ≪ について
- 8. MFのSGD ≘ ∱ ≔ ≱≪ ∩ ∲ ∫ ⊸ ≐ ≫ ≐ ≫ ∲ ∫ ⊸ ≑ ≫ ≑ ≫ ∲ ∧∨≐ ∻ ≑∩ ∽ ∲ ∨≲≩∻≪ ⊡ ≰≩ ∲ ≆ ∲ ≆ ≲≩∻≪ ∺≲≩∻≪ ∾∰ ∱ ∨≲≩∻≪ ⊡ ≰≔ ≱≪ ∩∲ ∫ ⊸≐ ≫≰≩≫∲ ∫ ⊸≑ ≫≱≪ ≫∲ ∧≩∻≪ ∽ ∲ ≩ ∲ ∲ ≰≩∻ ≱≪ にのみ依存 ≀ ∧≩∻≪ ∽ ⊡∨≲≩∻≪ ⊡ ≰≔ ≱≪ ∩≱≪≫ ∫ ⊸≐ ≰≩≫ ≩ ≀ ≰≩≫ ≀ ∧≩∻≪ ∽ ⊡∨≲≩∻≪ ⊡ ≰≔ ≱≪ ∩≰≩≫ ∫ ⊸≑≱≪≫ ≩ ≀ ≱≪ ≫ ≰≩≫ ⋃ ≰≩≫ ∫ ⊮∨≥≩≪ ≱≪≫ ⊡ ⊸≐ ≰≩≫∩ ≱≪≫ ⋃ ≱≪≫ ∫ ⊮∨≥≩≪ ≰≩≫ ⊡ ⊸≑≱≪≫∩ ≥≩≪ ∽ ≲≩≪ ⊡ ≰≔ ≱≪ ≩ これは つまり、ランダムに i, j を選んで以下を計算 ただし、
- 10. 既存手法の紹介 • HogWild – 文字通りワイルドな方法 • DSGD – 分散環境
- 11. 確認 ｊ ≲≩∻≪ i ≒ i ≈ ≰≔ ≩ ｊ ≱≪ Q ≔ ≲≩∻≪ ⊼ ≰≔ ≱≪ ≐ ≩ アルゴリズム ランダムに i, j を選んで以下を計算 × ≰≩≫ ⋃ ≰≩≫ ⊡ ⊮∨≥≩≪ ≱≪≫ ⊡ ⊸≐ ≰≩≫ ∩ ≱≪≫ ⋃ ≱≪≫ ⊡ ⊮∨≥≩≪ ≰≩≫ ⊡ ⊸≑≱≪≫∩ ≥≩≪ ∽ ≲≩≪ ⊡ ≰≔ ≱≪ ≩ ただし、
- 12. HogWild 複数スレッドで以下を同時に繰り返す ≰ ≩ ∻ ≱≪ ランダムに i,j を選ぶ を更新 根拠：i や j がぶつかることはめったにない （サイズが十分大きいから） ぶつかっても無視して進める （あまり影響はない） ここらへんがワイルド F. Niu et al., HOGWILD: A lock-free approach to parallelizing stochastic gradient descent, Advance in Neural Information Processing Systems 24, 2011
- 13. 問題点 • アトミックな処理がたくさん必要 – 衝突しているときを考慮してP, Qの読み書きはア トミックに
- 14. DSGD 入力s×s個のブロックに分ける 以下を複数ノードで並列計算 i ←ノード番号 j ←i 以下を繰り返す ( i, j )ブロックの範囲内でランダムに更新 j←(j+1) mod s 隣のノードにデータ送信 sはノード数 Node0 Node1 Node2 R. Gemulla et al., Large scale matrix factorization with distributed stochastic gradient descent, ACM SIGKDD, 2011
- 15. DSGDの問題点 • 非ゼロ要素の分布によっては計算負荷のバ ランスが悪い – 待ち時間が発生する – 分散環境を想定したので、通信コストを下げるの が最優先だった
- 16. FPSGD（提案手法） • M×M（M>R）のブロックに分割 • 計算が終わったスレッドにフリーなブロックを 割り当てる – フリー：同じ行、同じ列に計算中ブロックがないブ ロック • いくつかあるフリーなブロックのうち、更新回 数が少ないものを優先的に割り当て – 計算の偏りがないように
- 18. Partial Random Method • 行列要素へのアクセスを、ランダムにせずに順序性を 持たせることでキャッシュミスを減らす • ただし、そうすることで収束性が不安定になり逆効果 になることもあるので注意 • 本論文では、ブロックはランダムに、ブロック内の要素 は順番にアクセスするPartial Random Methodを提案 する 収束性の実験 原論文から抜粋
- 20. まとめ • 従来の分散システム向けMatrix Factorization をもとに共有メモリ向けの効率のよいアルゴ リズムを考案 • スケジューリングの工夫により計算リソース の無駄軽減に成功 • キャッシュを意識したメモリアクセスで高速化 に成功