【机器学习并行计算】2 parameter server参数服务器

news/2024/5/18 22:16:54 标签: 深度学习, 强化学习

使用ps实现异步梯度下降。

14年提出的。

异步 vs 同步

可以看出异步运行效率非常高。

异步梯度下降的流程

ps架构流程

  • worker:
    • 首先从参数服务器拉取最新的参数;
    • 然后用自己节点上的数据计算梯度;
    • 最后把梯度推给参数服务器
  • 参数服务器:
    • 接收到worker计算的梯度;
    • 更新参数。

如果某个work慢非常多也是会有问题的。

如下,如果worker3很慢,那他的权重其实是最开始的,那么算出来的梯度如果同步到服务器中去,那就好有问题。

重要概念

  • 通信:共享内存vs .消息传递。.
  • 体系结构:客户机-服务器vs . s点对点。.
  • 同步:批量同步vs .异步。.
  • 并行:数据并行(更流行)vs . s模型并行,

并行编程模型

MapReduce:消息传递、客户端-服务器和同步。.

参数Server:消息传递、客户机-服务器和异步。.

分散:消息传递,点对点,同步或异步。

并行计算和分布式计算

其实没有明显的技术;


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