苹果发布DeepPCR机器学习算法:加速神经网络的推理和训练

时间:2023-12-20来源:

苹果近日发布了DeepPCR机器学习算法,通过并行处理常规顺序操作,可以加速神经网络的推理和训练。

神经网络处理过程中,目前广泛采取并行化技术,不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的,扩散模型通过一系列的去噪阶段生成输出,并且逐层进行向前和向后传递。随着步骤数的增加,这些进程的顺序执行在计算上变得昂贵,可能会导致计算瓶颈。

苹果科研团队为了解决这个问题,推出了DeepPCR算法,进一步加速了神经网络的训练和推理。该团队采用了平行循环还原(PCR)算法来检索该解决方案,将顺序过程的计算成本从 O(L)降低到 O(log2 L),降低了复杂性,提高了运行速度。

团队表示多层感知器中部署DeepPCR算法之后,并行化前向和后向通过,实现了最高30倍的前向传递速度和最高200倍的向后传递速度。

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DeepPCR算法主要结论如下:

· DeepPCR是一种用于在神经网络训练和推理中并行化顺序过程的创新方法。它的主要特点是能够将计算复杂度从 O(L)降低到 O(log2 L),其中L是序列长度。

· DeepPCR已用于并行化多层感知器(MLP)中的前向和后向传递,还对该技术的性能进行了广泛的分析,以确定该方法的高性能状态,同时考虑基本设计参数。

· DeepPCR已被用于加速MNIST上的深度ResNet训练,以及在MNIST、CIFAR-10和CelebA数据集上训练的扩散模型的生成。结果表明,虽然DeepPCR显示出显著的加速,将ResNet训练的数据恢复速度提高了7×,扩散模型创建速度提高了11×。

关键词: 苹果 DeepPCR 机器学习 算法 神经网络

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