Distributed Machine Learning —— Parameter Server

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#Distributed System #Machine Learning #Parameter Server

本文探讨了Parameter Server在分布式机器学习中的应用，包括NIPS 2013和2014的工作坊论文中提出的通信效率优化方法，如Delayed Block Proximal Method和数据一致性策略。此外，还介绍了OSDI 2014会议上关于系统层面的讨论，如一致性模型、容错机制和资源管理。

GItBook的链接是我的一些读书笔记，欢迎大家一起来讨论。

Parameter Server for Distributed Machine Learning，NIPS 2013 worksshop

知乎上看到最多的一篇。中间关于convergence的推导我还没完成，但是大致思路差不多。

GitBook


最低0.47元/天 解锁文章
Parameter Server论文阅读笔记《Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server》
iteye_9057的博客
01-14 823
工作一直在使用分布式的机器学习框架，有必要了解一些基本的原理，就先从李沐大佬的文章入手，写个笔记作为记录。 主要贡献 第三代开源的Parameter Server架构，具有以下特性 1）高效的通信 2）灵活的一致性模型 3）弹性可拓展能力 4）系统容错能力 5）易用性 工程挑战 通信：访问巨量的参数，需要大量的网络带宽支持。 容错：分布式计算需要较好的容错能力，failover机制。 相关工作 第一代的参数服务器架构 VLDB 2010，灵活性和性能都比较欠缺，使用memcached存储作为同步机制。 Ya
【论文精读】Scaling distributed machine learning with the parameter server
HERODING23的博客
01-16 1599
沐神的成名作谁能不爱？这是沐神2014年发表在OSDI的文章，一篇有关大规模分布式机器学习参数服务器的内容。大数据系统有很多，比如通用领域的批处理系统MapReduce，spark，流处理系统storm，spark Streaming，当然也有特定领域的系统像图处理系统Giraph，基于Spark的机器学习系统MLlib。本文的大数据系统是一个用于分布式机器学习问题的参数服务器框架，开源后已经被亚马逊，Facebook，百度等多家顶级互联网公司应用。本文提出了一个用于分布式机器学习问题的参数服务器框架。
Communication Efficient Distributed Machine Learning with the Parameter Server-计算机科学
04-22
Communication Efficient Distributed Machine Learning with the Parameter ServerMu Li∗†, David G. Andersen∗, Alexander Smola∗‡, and Kai Yu† ∗Carnegie Mellon University †Baidu ‡Google{muli, dga}@cs.cmu.edu, alex@smola.org, yukai@baidu.comAbstractThis paper describes a third-generation parameter server framework for distributed machine learning. This framework offers two relaxations to balance system per- formance and algorithm efficiency. We propose a new algorithm that takes ad- vantage of this fr
参数服务器——分布式机器学习的新杀器
smartcat2010的博客
12-01 1万+
在大规模数据上跑机器学习任务是过去十多年内系统架构师面临的主要挑战之一，许多模型和抽象先后用于这一任务。从早期的MPI，到后来的Hadoop，乃至于目前使用较多的Spark，都曾被广泛应用于大规模机器学习处理任务。John Langford曾经在他的博客(机器学习领域最好的博客之一)上总结和对比了主流的分布式机器学习框架的抽象[1]： MPI Gradient Aggregation：主要缺
Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server
小蚂蚁与大象
05-30 670
Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server 摘要： 我们提出了一个用于分布式机器学习问题的参数服务器框架。数据和工作负载都分布在工作节点上，而服务器节点维护全局共享的参数，这些参数表示为密集或稀疏的向量和矩阵。该框架管理节点之间的异步数据通信，支持灵活的一致性模型、弹性伸缩性和持续的容错。为了演示所提框架的可伸缩性，我们展示了在pb级真实数据上的实验结果，包括数十亿个示例和参数，涉及问题从稀疏逻辑回归到潜在狄利克雷分配和分布
李沐 Parameter Server 总结
蒜法
07-25 477
无
Scaling distributed machine learning with the parameter server
xl.zhang的博客
05-04 7259
当今越来越多的机器学习系统都采用了分布式，在分布式领域里，少帅的第三代PS框架深受欢迎。本文是在研读论文“Scaling distributed machine learning with the parameter server”时，按照自己理解对其进行翻译，不免有很多细节不对之处，希望各位看官能够见谅。 论文下载地址 我们为分布式机器学习问题提出了参数服务器框架。 数据和工作负载分发到...
【论文翻译】【李沐老师】Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server
py今天刷题了吗
04-11 1710
文章目录Abstract1 Introduction1.1 Contributions Abstract 我们提出了一个分布式机器学习问题的参数服务器框架。数据和工作负载都分布在工作节点上，而服务器节点维护全局共享的参数，以密集或稀疏的向量和矩阵表示。该框架管理节点之间的异步数据通信，并支持灵活的一致性模型、弹性可伸缩性和连续容错(flexible consistency models, elastic scalability, and continuous fault tolerance) 为了证明该框.
分布式机器学习的故事
u013625706的专栏
02-17 581
原文 http://cxwangyi.github.io/2014/01/20/distributed-machine-learning/ 从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有
Distributed Machine Learning Toolkit (DMTK)
cnbird's blog
11-10 1474
http://www.dmtk.io/download.html
分布式系统的机器学习：实现分布式机器学习和预测模型
AI天才研究院
12-23 1009
1.背景介绍 机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支，是一种通过计算机程序自动学习和改进的方法。它主要通过大量的数据和算法来训练模型，使模型能够从数据中自主地学习和挖掘知识，从而进行预测和决策。 随着数据规模的不断增加，单机机器学习已经无法满足实际需求。分布式机器学习(Distributed Machine Learn...
《A Survey on Distributed Machine Learning》笔记
weixin_44332783的博客
05-15 1071
摘要：通过分布式系统进行机器学习，大概就是联邦学习吧 1.引言 通过分布式系统来增加并行和I/O带宽总量，第二节探讨机器学习的系统挑战以及如何采用高性能计算（HPC）的想法来加速和提高整个机器学习的可扩展性，第三节描述了分布式机器学习的参考架构；第四节介绍了最广泛使用的系统和库的生态，以及底层设计；第五节探讨了机器学习的主要挑战。 2.机器学习-高性能计算挑战？ 目前机器学习的实际应用包括对于Commodity Off-The-Shelf High Performance Computing（商..
【论文阅读】SketchML: Accelerating Distributed Machine Learning with Data Sketches
qq_36645271的博客
06-06 1761
搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货 csdn：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36645271 github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 论文报告PPT下载方式：可以在我上传的资源中找到 报告题目：SketchML: Accelerating Dis...
parameter server介绍
liangwqi的博客
10-24 6554
1. Parameter Server介绍 参数服务器是一个编程框架，用于方便分布式并行程序的编写，其中重点在于对大规模参数的分布式存储和协同的支持。 机器学习系统相比于其他系统而言，有一些自己的独特特点。例如： 迭代性：模型的更新并非一次完成，需要循环迭代多次 容错性：即使在每个循环中产生一些错误，模型最终仍能收敛 参数收敛的非均匀性：有些参数几轮迭代就会收敛，而有的参数却需要上百轮迭...
分布式机器学习的跨学科研究
AI天才研究院
12-27 1020
1.背景介绍 机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)领域的一个重要分支，它旨在让计算机自动学习和提取有用信息，从而改善决策过程。分布式机器学习(Distributed Machine Learning)是一种将大规模数据和计算任务分布到多个计算节点上以实现并行处理和加速学习过程的方法。 随着数据规模的增加，单机学习的能力已经不足...
探索分布式机器学习的未来：Awesome Distributed Machine Learning System
最新发布
gitblog_00017的博客
06-05 364
探索分布式机器学习的未来：Awesome Distributed Machine Learning System 在这个快速发展的时代，人工智能和深度学习的进步正在引领一场革命，而大数据和高性能计算的结合更是为这一进程注入了新的动力。Awesome Distributed Machine Learning System 是一个汇集了最前沿开源项目和论文的资源库，旨在帮助开发者和研究者在大规模模型训...
【分布式】分布式深度学习DDLs系统Review——分布式学习通俗理解Distributed Deep Learning Systems（最全面的论述）
点赞的都能无bug通过！
10-14 3253
分布式深度学习系统 (DDLS) 通过利用集群的分布式资源来训练深度神经网络模型。 DDLS 的开发人员需要做出许多决定，以在他们选择的环境中有效地处理他们的特定工作负载。 基于 GPU 的深度学习的出现、不断增加的数据集和深度神经网络模型，再加上集群环境中存在的带宽限制，要求 DDLS 的开发人员进行创新，以便快速训练高质量模型。 本blog概述了当代 DDLS 使用的不同技术，具体内涵请回读论文阐述。 一、什么是分布式深度学习/DDL？ 深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据.
用参数服务器扩展分布式机器学习
Lukerman0的博客
09-06 603
Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server 背景 1.大规模机器学习的特点 模型参数很大，超过了单机容量 训练数据量大，需要并行加速 2.分布式机器学习的挑战 高效通信：异步通信模型针对机器学习任务进行了优化，以减少网络流量和开销。 灵活的一致性模型：一致性模型允许开发人员在算法收敛性和系统性能之间进行权衡。 可伸缩性和容错性：无需重新启动正在运行的框架即可添加新节点。在不中断计算的情况下从非灾难性机器故障中恢复和修复。 系统
【深度学习&分布式】Parameter Server 详解
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01-20 4万+
MXNet是李沐和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架（最近不能更火了），其中最吸引我的是它的分布式训练的特性；而提供支持其分布式训练特性的正是当年李少帅和 Alex Smola 等人开发的 parameter server. 本文从易用性、通信高效性、可扩展性等角度介绍 parameter server .
"藏经阁：Spark上的异步参数服务器——深度学习与因子分解机的应用
Overall, the Asynchronous Parameter Server for Spark offers a versatile and efficient solution for managing machine learning algorithms and models in a distributed environment, making it a valuable ...
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