GJ_007的博客

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。 举个例子：如果我们已经有一个通过Que

ASGD-异步随机梯度下降 （论文：一种 Yarn 框架下的异步双随机梯度下降算法） 随机梯度下降在模型迭代过程中利用随机选取的某个训练样本去计算梯度并完成模型参数更新，具有计算量小、收敛速度快以及模型效果好。 但难以直接实现并行环，采用并行化技术，算法执行效率不高。 异步随机梯度下降（ASGD） 将模型参数迭代更新过程分割成三个原子操作：模型参数读取、模型参数更新、梯度计算，利用梯度延迟实现在在多核系统和分布式系统中并行。 在多核系统中，异步随机梯度下降算法利用多线程和共享内存技术加以实现；在

更快的异步SGD 摘要 异步分布随机梯度下降方法由于陈旧的梯度而难以收敛。如果此后已在服务器上更新了用于计算该梯度的参数，则客户端发送给参数服务器的梯度更新将失效。已经提出了解决该问题的方法，该方法根据经过的更新次数来量化陈旧性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，可以根据梯度统计的移动平均值来量化陈旧性。我们证明，在收敛速度和对许多客户端的可伸缩性方面，该方法优于以前的方法。我们还将讨论在分布式训练环境中如何使用此方法的扩展来显著降低带宽成本。特别是，我们的方法允许将总带宽使用量减少5倍，而对成本