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對梯度數據進行壓縮，是一種減少多機間通信開銷的有效方法，如 MXNET系統中的2Bit方法等。但這類方法存在個突出的問題，即過高的壓縮比會導致精度及收斂速度下降，尤其是對規模較大的深度神經網絡模型。針對上述問題，提岀了種新的4Bit梯度壓縮策略。該方法采用4個比特位表示一個具體的梯度值（通常為32位的浮點數）。相對于2Bit，該方法能夠對梯度值進行更細粒度的近似，從而提高訓練結果的準確率和收斂性。進一步地，根據網絡模型毎一層梯度特性的不冋，選擇不同的近似閾值，使得壓縮后的數值更合理，從而進一步加快模型的收斂速度并提髙最終準確率;具體地，兼顧操作的方便性和分布的合理性，根據每層梯度特性的不同，設置3組不同的閾值，以滿足不冋層梯度差異化特性的需求。實驗結果表明，使用多組閾值的4Bit梯度壓縮策略雖然在加速方面略遜于2Bi方法，但其準確率更高，實用性更強，能夠在保持模型更高精度的前提下減少分布式深度學習系統的通信開銷，這對于在資源受限環境下實現性能更妤的深度學習模型非常有意義。
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