22、机器学习模型训练中的分布式计算方法与实践

机器学习模型训练中的分布式计算方法与实践

1. 分布式计算方法概述

在机器学习模型训练中，分布式计算是一种有效的加速训练过程的方法。我们提出的分布式计算方法结合了数据并行和去中心化异步系统的方法，并使用Python的Socket库来实现。

1.1 Socket通信基础

Socket是双向通信通道的端点，支持同一进程内、同一设备的不同进程间以及不同设备的进程间的通信。设备通过主机名和端口号相互连接，常见的连接方式有流套接字（Stream Sockets）和数据报套接字（Datagram Sockets）：
- 数据报套接字 ：基于UDP协议的无连接套接字，注重快速发送简单文件，但不支持数据检查，可能导致数据丢失、损坏或接收不到。
- 流套接字 ：基于TCP协议的面向连接套接字，注重数据传输的准确性。通常通过三次握手建立连接，四次握手断开连接，能确保文件按正确地址和顺序发送，减少数据错误和丢失。

1.2 基于TCP协议的通信过程

为了适合分布式模型训练，我们设计了基于TCP协议的通信过程，包括三个子过程：
1. 初始化过程 ：
- 工作机向主机发送连接请求。
- 主机同意连接后创建新流。
- 主机发送训练超参数配置，工作机接收后发送确认消息。
- 主机发送带参数的模型，工作机接收后无需额外确认，直接进行数据请求。
2. 数据发送过程 ：
- 主机建立数据队列。
- 工作机向主机发送数据请求