DisMUSE：具收敛保证的分布式奇异谱优化方法
原文标题：DisMUSE: An Efficient Distributed Singular-Spectrum-Based Optimization Approach with Theoretical Convergence Guarantee
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arXiv 新论文提出 DisMUSE，一种面向数据中心与联邦学习场景的分布式奇异谱优化框架。它采用 Muon 风格的正交化动量作为谱更新，并结合递归方差缩减动量估计，达到 O((KT)^{-1/3}) 收敛率，与已知最优的方差缩减非凸分布式优化结果相当。论文还给出有限 Newton-Schulz 迭代版本与低秩动量传输的通信高效变体，量化了精度与通信开销的权衡。
- 问题
- 基于奇异谱的优化器多为集中式，分布式场景缺收敛保证与通信效率分析。
- 方法
- 以 Muon 式正交化动量作谱更新，结合递归方差缩减动量估计，并给出低秩动量传输变体。
- 结果
- 达到 O((KT)^{-1/3}) 收敛率，与方差缩减非凸分布式优化最优已知结果相当
- 影响
- 联邦与数据中心训练可用上矩阵结构感知优化器，且有通信开销权衡参考。
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