2、分布式机器学习与华尔街股票预测：技术解析与应用探索

分布式机器学习与华尔街股票预测：技术解析与应用探索

分布式机器学习概述

在过去十年里，人工智能赋能的自动化系统发展迅猛，机器学习技术借助硬件加速取得了显著进步，推动了这一增长。为了提高预测质量，并使机器学习解决方案适用于更复杂的应用，大量的训练数据是必不可少的。虽然相对较小的机器学习模型可以用少量数据进行训练，但像神经网络这样的大型模型，其训练输入会随着参数数量呈指数级增长。由于处理训练数据的需求超过了计算设备计算能力的增长，因此需要将机器学习工作负载分布到不同的机器上，这就促使从集中式系统向分布式系统转变。

分布式系统带来了新的挑战，首先是训练过程的高效并行性以及创建一致的模型。下面将详细探讨分布式机器学习的相关内容。

机器学习计算面临的挑战

智能基础设施的快速发展，使得人工智能和机器学习在复杂应用中得到广泛应用。这些问题大多依赖于数据，虽然各种算法不断发展，但数据表示在结构上大多相似。寻找优化解决方案需要大量的数学运算，特别是线性代数运算，而且将数据从一种格式转换为另一种格式（如矩阵、向量、张量等）以及进行算术运算（如乘法，其计算成本比加法高）或矩阵变换等操作都需要成本。

几十年来，研究人员一直在努力寻找减少这些高成本应用负载的方法。虽然加速硬件在一定程度上有所帮助，但要进一步提高计算效率，还需要其他方法。分布式方法可以作为集中式方法的替代方案，周围的设备可以组成一个合作的分布式虚拟化基础设施，满足资源需求，降低设置高计算基础设施的成本。与传统的计算基础设施（如超级计算机、网格、云虚拟化技术）相比，机器学习计算需要更适合其工作负载的方式，因为大多数算法需要处理大量数据。加速硬件和GPU很常见，采用一定的并行方法可以进一步提升性能。此