AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「パイプライン並列で大きなモデルを回せます」と騒いでおりまして、話についていけません。今回の論文は何を変えるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「2BP: 2-Stage Backpropagation」という手法で、学習時のバックプロパゲーション（逆伝播）を二つに分けて装置のムダな待ち時間を減らす手法です。簡単に言えば、工場のラインで作業を分けて待ち時間をなくすようなものですよ。
工場の例はわかりやすいです。で、具体的には何を分けるのですか？
良い質問です。まず用語を一つだけ。バックプロパゲーション（backpropagation、逆伝播）はニューラルネットワーク学習で損失に対する勾配を計算する工程で、ここを二段に分けます。第1段で隣の層への出力勾配を計算し（backward-p1）、第2段でその層のパラメータ勾配を計算します（backward-p2）。これにより、計算装置が空いている時間を埋められるんです。
つまり、順番を変えて同時並行で動かしやすくする、ということですか。これって要するにパイプラインの“隙間”を減らす工夫ということ？
その通りです！ポイントは三つです。1) backward-p1とbackward-p2を分離して計算タイミングをずらす、2) それによって各アクセラレータ（GPU等）のアイドル時間を減らせる、3) 様々なパイプラインスケジュールに適用できる、という点です。だから既存のやり方に上乗せして性能を上げられるんです。
なるほど。実装は現場で手間がかかりませんか？当社はエンジニア数が限られていて、既存フレームワーク依存の運用を変えたくありません。
良い懸念ですね。論文の実装はPyTorch上で自分たちで自動微分を置き換えて手作業でbackward-p1/p2を実装しています。つまり導入にはエンジニア工数が必要ですが、適用可能なモデルの幅は広いです。まずは一部モデルで検証し、ROI（投資対効果）を確認する進め方が現実的です。
通信遅延の問題もありそうですね。うちの社内ネットワークは速くない。通信が遅いと効果は出にくいのでは？
鋭い観点です。論文でも通信とグラデーション同期のオーバーラップ（overlap）に関する課題を挙げています。backward-p2で勾配を計算するタイミングを遅らせるため、通信と計算の同時進行が難しくなる場面が生じます。だからネットワーク帯域が制約なら効果は相対的に下がり得るのです。
結局、うちで検討するなら何から始めれば良いですか？コスト対効果の判断基準が欲しい。
大丈夫、一緒に検討できますよ。まずは三点で判断しましょう。1) 対象モデルがパイプライン並列の恩恵を受けるか、2) 社内ネットワークや通信インフラが十分か、3) エンジニアリソースで手作業の実装と保守が可能か。検証用に小さなモデルでベンチを回せば、数週間で概算見積もりを出せますよ。
わかりました。では、これをまず部長会で提案してみます。自分の言葉で整理すると、2BPは「逆伝播を二段に分けて計算の空き時間を埋めることで、パイプライン並列の効率を上げる手法」という理解で合っていますか。以上です。
