AIBR プレミアム
拓海さん、先日部下から「GNNのバッチングを見直せば学習コストが下がる」と聞いたのですが、そもそも静的バッチと動的バッチって何が違うんでしょうか。投資対効果の観点で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、静的バッチは「枚数で揃える」方法、動的バッチは「メモリを揃える」方法なんですよ。簡単にいうと、静的は常に同じ数のグラフをまとめる方式で、動的は個々のグラフサイズに応じて詰め方を変えてメモリ使用量を一定に保つんです。
なるほど。で、それで本当に学習時間が変わるなら設備投資やクラウドの使い方を変える判断材料になります。例えば、実運用に近い現場でのメリットってどの程度期待できますか。
大丈夫、一緒に見れば必ずわかりますよ。要点は三つです。第一にバッチングでグラフの詰め方が変われば、グラフ組立て時間と重み更新時間が変わる。第二にデータ集合のグラフサイズ分布によって得られる効果が大きく変わる。第三に実務的には再コンパイル（recompilation）の回数が運用コストに響く、という点です。
再コンパイルというのは要するに学習を始めるたびに計算グラフを作り直すようなものですか。これって要するにコストが跳ね上がるということ？
その理解で合っていますよ。静的バッチは同じ数を常に束ねるためコンパイルの条件が安定しやすく、再コンパイル回数は比較的少なく済む場合がある。一方で動的バッチはバッチの中身が変わるので再コンパイルが増える可能性があるのですが、メモリ効率が良ければ一回あたりの学習スループットは上がります。
それは現場に落とすと面倒ですね。じゃあ実験はどんな条件で比較しているんですか。具体的なデータセットやツール名があれば教えてください。
いい質問です。研究ではJraphライブラリをJAX上で使い、QM9という小分子データとAFLOWという材料データを対象に、グラフの組み立て時間、重み更新時間、そしてテスト性能をバッチサイズやモデルで横断的に比較しています。計測対象が具体的なので、貴社で同様の評価がしやすいですよ。
つまり、ツールとデータ次第でどちらが良いか変わると。で、コストと効果のバランスをどう判断すればいいでしょうか。投資対効果の見立てを簡潔にお願いします。
大丈夫、ポイントは三つだけです。第一にデータのグラフサイズ分布を可視化し、平均と分散を確認すること。第二に再コンパイルの回数と一回あたりのスループットをベンチすること。第三にその差が運用コストに与える金額差をクラウド料金やGPU稼働時間で概算すること。これで意思決定に必要な指標が揃いますよ。
よく分かりました。では社内会議で説明できるように、自分の言葉でまとめます。静的バッチは数で揃え再コンパイルを抑えやすく、動的バッチはメモリ効率でスループットを上げる可能性がある。効果はデータ分布とモデル、バッチサイズ次第で変わるので、まずは分布の可視化とベンチが必要、という理解で合っていますか？
素晴らしいまとめです！その理解で十分に意思決定できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。必要なら、最初の分布可視化からベンチマークまでの簡単な実行手順も作りますね。
