【机器学习】并行计算(parallel computation)Part2
Asynchronous Parallel Gradient Descent Using Parameter Server 用Parameter Server实现异步并行梯度下降
Parameter Server这种编程模型可以实现异步并行梯度下降,架构采用的是Client-Server,通信方式是Message-passing,同步方式是异步的(Asynchronous)。Ray是一个开源软件系统,支持Parameter Server。
同步算法:算法加速比会很低,时间会大量浪费在等待上。

异步算法: Worker不会空转,整个系统效率会很高。

异步算法可以这样进行实现:在worker上利用本地数据计算梯度,然后将计算好的梯度发送给server,并接受更新后的梯度。

实际上,异步算法比同步算法更快,而理论上异步算法有着更慢的收敛率。这是因为,如果我们有一个worker只更新了1次梯度,而其他worker已经更新了好多次次梯度了,这时候参数已经完全不一样了,过时了没有用了。所以,异步算法的实现是有要求的,额可以稍微快慢一些,但是慢很多的话就会出现问题。

Parallel Gradient Descent Using Decentralized network 用Decentralized network实现并行梯度下降
MapReduce和Parameter Server都是Client-Server结构,而Decentralized network是Peer-to-peer结构。

算法是一样的都是data paralism,即每个节点都有自己的数据,都是可以收敛的。去中心化的算法网络构成一个图,收敛率与图结构有关。完整的图架构收敛很快,而连接不好的图结构不会收敛。

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