2019可信云大会丨清华研究生耿金坤：大规模分布式机器学习未来发展之我见

7月2日，2019可信云大会在北京国际集会会议中心谨慎开幕。2019可信云大会以“智能云网边，可信创将来”为主题，由中国信息通讯研究院主办。

下战书13:30大会特设的智能云论坛勾当正式开始，MAXP大赛最佳案例得到者清华大学计较机系研究生耿金坤做了《大局限漫衍式呆板进修将来成长之我见》的出色演讲。

耿金坤

很兴奋，也很侥幸可以或许站在这个台上跟各人分享一下关于我的科研经验，以及团结本次角逐的经验，分享一点关于漫衍式呆板进修的风趣故事。

适才陈媛提到对付财富界来讲，也许更重要的是落地，对付高校来讲，更着重的是创新，也就是要往前看一步，从高校的角度来看，到底会有什么样的故事，跟各人聊一聊。

众所周知，我们今朝处在大数据驱动的AI期间，大数据成为业界常态有两个缘故起因：1.数据量在爆炸式增添。数据将在2020年到达175ZB。

2.模子伟大度不绝增进。今朝想要获得更高的精确度，拟合手段必需足够强，这个模子深度要跟上。往后很有也许还会再呈现2000层、3000层的收集，这使得单机基础没有步伐遭受。

在将来的成长进程中，只想靠一台单机条记本写300行，跑一个模子，圈一笔投资不太可行。此刻一提到呆板进修就是数据中心化，就是上云，动辄几百台乃至上千台局限的也有举办连系实习。

在大局限漫衍式进修中有哪些根基题目？首要有四个题目：

DML架构和参数同步算法

参数同步模式

数据/模子并行模式

新型加快技能的应用

基本架构与同步算法。

各人都在推本身的漫衍式框架，Tensorflow、PaddlePaddle等，无非就是有三种架构：

1.基于参数处事器的架构

轻微有点体系开拓履历的都知道，每个Work认真实习模子，然后把本身的参数推送到参数处事器，然后由worker推送下来，这是最根基的事变流。

2.基于Mesh的架构

3.基于Ring的架构

比拟，基于PS架构是最常用的，最经典的Tensorflow、MXNet都是支持PS架构，上风显而易见，被大都主流框架支持；陈设简朴；弹性扩展好；鲁棒性强。劣势是轻易发生中心化瓶颈。

基于Mesh负载越发平衡，但扩展性较量差。

基于Ring这个架构今朝被普及存眷，发源并不是漫衍式，发源于高机能，但各人一提到Ring都提到百度，着实百度并不是Ring的发现者，早在2009年由三个学者在一个论文中颁发这个算法，这个算法的利益是带宽最优，2017年百度一个科学家是以博客情势贴出来，广受存眷。带宽最优，意思是假如给定这样带宽资源，同步服从不行能做得比Ring更高，以是各人都很承认它。劣势是鲁棒性差，好比把全部的节点连成一个圈，只要有一个节点断掉，这个事变流就没有步伐举办，路棒性很差。

一个公司假如很有钱，或跟BAT协商好，搭一个私有集群来实习营业，私有集群就没有须要回收经典架构，扁平架构反而服从很低，可以思量回收模块化架构。BQ这种环境可以不消扁平式的算法，而可以回收据理化的算法举办高效同步。

参数同步模式。

SP、ASP、SSP三种模式。

BSP是今朝最常用的，若是此刻有三个节点，节点机能必定纷歧样，有的节点跑得快，有的节点跑得慢，有的节点率先把参数算出来，BSP要求每一次迭代时全部的节点都必需等最慢的节点算完往后，然后各人把本身的参数举办同步，同步完成往后同时开始第二次迭代。这个情势是非势都很明明，上风在于每一个worker下一次开始都能拿到最新的全局参数，意味着同步迭代质量很高，但劣势也很明明，那些跑的快的worker要等慢的worker，导致计较资源很洪流平被挥霍。

所觉得了办理这个题目回收ASP异步同步，就是没有同步，好比此刻worker2较量快，运行第0次迭代，就可以直接运行第1次迭代，所到达的参数就是有多新就多新，好比运行完第一次迭代往后，要举办参数同步，只能从Work0和1哪里拿到第0次迭代参数。ASP这种环境带来的题目是迭代质量偏低，原来BSP运行100次、200次就可以收敛，但ASP必要运行300次、400次，乃至异构性很强的话，这种环境有也许就不收敛。

因为这两个都有题目，既不消BSP也不消ASP，用SSP，就是应承同步的进程中回收旧的参数举办同步，但旧的参数可以或许旧到什么水平必需有一个阈值。假如以为比我慢一次迭代的参数，接管它。

比拟起来BSP实现简朴，在PS、现有主流框架中都被普及支持。甜头是算法在线性好，假如回收BSP举办漫衍式实习，初始化前提是给定的，算法模子是给定的，输入是给定的，不管运行100次、200次这样的算法都应该可以在线出沟通的功效。劣势是快节点必需等慢节点，机能严峻的被最慢者拖慢。

ASP上风是迭代速率快，不存在Straggler题目，劣势是捐躯了迭代质量，也许造成不收敛。SSP上风在BSP和ASP之间举办折中，必然水平上分身了迭代质量和迭代速率。劣势是必要对付Staleness Bound举办风雅调理，在一些环境下收敛速率乃至弱于BSP。

数据/模子并行模式。数据并行是把数据切成差异的份，别离放到差异的节点上。如这里有三个节点，每个节点能到一个完备的模子实例，数据有100G，每一个切成33G，每个节点一份一份读，读完往后各人同步，同步完成往后实习，实习往后再读。这种模式也是今朝最经典的实习，在以往数据量没有这么大，模子也没有这么伟大，各人都倾向于用这种方法举办实习。此刻跟着数据量变大、模子变大，也许各人开始思量回收一种模子并行方法。

这两种实习方法是非之处，举办五个维度比拟：同步开销、GPU操作率、负载平衡、Straggler题目、I/O扩展性。

同步开销。对付数据来讲，每次迭代要举办同步参数目，就是N个模子的参数，这个参数会很大，一个VGG模子是582兆，实习4个就是2-3个G，假如带宽手段跟不上的话，仅通讯就可以占很大的比例。对付模子并行传输只是每两个节点之间的边沿层，每个迭代只必要往外传几十兆的数据。

GPU操作率。这里讲GPU操作率有一个常常被忽略的题目，什么是GPU操作率？假如凭证界说的话，有两个点要思量，一个是操作率，一个是占据率。操作率，就是GPU只要有人用就被操作，操作率是百分之百，哪怕此刻没有效满这个核。占据里就是GPU在用，也许这里有32个线程，只用了12个，占据率是50%。

（编辑：河北网）

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