65、BSP编程模型与业务流程分析详解

BSP编程模型与业务流程分析详解

1. BSP编程模型概述

BSP(Bulk Synchronous Parallel)编程模型是一种迭代的无共享并行计算模型,由Valiant于1990年首次提出,它将应用程序的并行化抽象为三个阶段:计算、通信和同步。每个迭代(或超级步)按顺序运行这三个步骤,并重复执行,直到应用程序完成计算。该模型并非绑定于特定的编程模型或硬件,后续也出现了多种变体,如扩展BSP、可分解BSP等,旨在改善通信成本、提高数据局部性和降低同步成本。

BSP模型可用于多种应用,包括不同实体之间的点对点消息传递、快速傅里叶变换、数据排序、PageRank和图着色等。虽然MPI可用于实现BSP,但也有一些通信库,如BSPlib,能以自定义消息传递协议来支持BSP模型。

2. BSP模型的三个阶段
  • 计算阶段 :此阶段执行用户逻辑,从用户代码生成多个独立的计算单元,并在输入数据集上并发运行。每个计算单元有唯一ID,被分配输入的一个不同子集,只能访问其本地内存。为确保计算单元的自主性,用户代码必须自包含,不依赖与其他单元的显式同步,这样计算单元可随机调度到任何可用资源上,不影响代码正确性。
  • 通信阶段 :允许计算单元直接向其他单元发送固定大小的消息(点对点通信)。该阶段处理消息的缓冲技术、对象序列化和路由协议,以确保消息成功传递到计算单元。某一迭代中发送的消息仅在下一迭代中对目标计算单元可用。通信阶段的执行可与计算阶段重叠,以提高系统整体性能。研究提出了多种技术来改进此阶段性能,如消息聚合、广播和利用远程直接内存访问(RDMA)降低网络成本。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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