分布式缓存以提高算法的性能。框架在运算过程中支持批量管理训练的样本数据存储在分布式的文件系统中，该系统在计算前将样本数据从文件系统读取到计算进程中，缓存在内存里以加速迭代运算如果内存中缓存不下，则将这部分数据暂存到本地磁盘内，并且不需要向分布式文件系统再次发起通讯请求。如图所示，的整体架构主种面向高维度的机器学习框架论文原稿框架在运算过程中支持批量同步并行全异步并行延迟同步并行这种计算并行計算，其中卡耐基梅隆大学的邢波教授在项目中曾经验证了延迟同步并行计算模型，它能够在机器学习的这种特定运算场景下提升算法的收敛速度，从而提高系统的性能。系统有个角色主控节点负责的整体架构主要参考了由谷歌公司研发的框架。为深度学习而设计研发的框架使用了参数服务器，从而解决那些深度学习中巨大模型在训练时海量参数的更新问题。由于基于大数据的机器学习算法同样拥有海量的参数，所以这样参突的概率就大大降低了，即便冲突了也都是朝着梯度下降的方向更新的，从而总能达到收敛。在实际的使用中，让多个执行节点在个进程内共享同个参数快照，这样能够明显减少内存的消耗并且提升收敛速度。网络优化进程内的执行节点运算之后的参数，更新合并之后推送到参数服务器内存优化在运算过程中为减少对于内存的消耗以及提升单次运算的运算收敛性使用了异步无锁的模式。它允许在多个上并行执行梯度下降的参数更新。因为多个之间不可能重写有用的信息，因此处理器可以访问共享的内存。在大多数情况下，这样的更新策学术界和工业界研究的个重点。目前，基于分布式计算平台的机器学习框架主要有基于平台的基于平台的以及由腾讯主导开发的机器学习框架等。本文重点介绍种称为的面向高维度的机器学习计算框架。更细粒度的的数据，去获得隐藏在这些信息内部的规律，并利用这些规律去对未知的数据进行预测以及分析。随着互联网的高速发展，海量数据的产生以及工业界对于计算速度和计算成本要求的提升，传统的计算机已经很难满足工业界的需求，因此分布式计算技术就应运而生了。分布式计算也即为展方向之，如何有效地利用大数据技术，对社会中的各行各业都具有产生巨大推动力的作用。分布式机器学习是随着大数据概念兴起的。目前，由于分布式的机器学习算法具有复杂性多样性以及高维性这样的特点，导致我们从数据中挖掘内在规律比较困难，小型的机器学习算法框架在处的上行所需要的消耗，同样的也减少了参数服务器的下行消耗，同时减少在推送更新的过程中的峰值传输瓶颈的次数。更细粒度的容错在系统中容错主要分为主控节点的容错，参数服务器的容错，计算节点进程内的参数的缓存以及远程过程调用的容错。友好的任务运行及监控种面向高维度的机器学习框架论文原稿错在系统中容错主要分为主控节点的容错，参数服务器的容错，计算节点进程内的参数的缓存以及远程过程调用的容错。友好的任务运行及监控也具有友好的任务运行方式，支持基于的任务运行模式，同时，的页面也可以方便用户查看集群计算的进度种数据分布开来。随着谷歌的编程模型和开源的分布式计算框架的发布，分布式计算技术逐渐开始普及，并且还呈现出不断发展和完善的趋势。随着工业界对于大数据进行分析和挖掘的需求不断提升，分布式计算和机器学习的结合也就自然而然地成为了个运算进程中的个执行节点如果在运算中都能够各自保持个独立的参数快照，那么对参数的内存开销就减少了倍，在训练模型参数维度越大时消耗减少的就越明显。在梯度下降的优化算法中，训练数据绝大多数情况下是稀疏的，因此参数更新冲突的概率就大大降低了，即便冲突了也并行计算，其核心思想就是把个需要巨大计算能力才能解决的计算任务拆解成多许多小的子任务，将这些子任务分配到多个处理器节点上做计算，最后汇总这些计算结果得到最终的结果。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分配到多个处理器上，更重要的是把计算所需要的这样的问题上就显得捉襟见肘了。因此，研究适用于大数据背景下的机器学习算法框架成为当下的热点。本文介绍种面向高维度的机器学习计算框架称为。关键词大数据分布式计算机器学习机器学习也就是通过设计些能够让计算机自主地去学习的类算法，它们能够通过分析已具有友好的任务运行方式，支持基于的任务运行模式，同时，的页面也可以方便用户查看集群计算的进度。种面向高维度的机器学习框架论文原稿。摘要随着互联网技术的发展，各种数据的数据量也在不断增长，大数据成为各行业的重要发是朝着梯度下降的方向更新的，从而总能达到收敛。在实际的使用中，让多个执行节点在个进程内共享同个参数快照，这样能够明显减少内存的消耗并且提升收敛速度。网络优化进程内的执行节点运算之后的参数，更新合并之后推送到参数服务器更新，这样大大减少了执行节点所在机器种面向高维度的机器学习框架论文原稿存的消耗以及提升单次运算的运算收敛性使用了异步无锁的模式。它允许在多个上并行执行梯度下降的参数更新。因为多个之间不可能重写有用的信息，因此处理器可以访问共享的内存。在大多数情况下，这样的更新策略可以达到个非常优秀的收敛速率。同步并行全异步并行延迟同步并行这种计算并行計算，其中卡耐基梅隆大学的邢波教授在项目中曾经验证了延迟同步并行计算模型，它能够在机器学习的这种特定运算场景下提升算法的收敛速度，从而提高系统的性能。系统有个角色主控节点负责资源申请和分配，以及任务参考了由谷歌公司研发的框架。为深度学习而设计研发的框架使用了参数服务器，从而解决那些深度学习中巨大模型在训练时海量参数的更新问题。由于基于大数据的机器学习算法同样拥有海量的参数，所以这样参数服务器也就不仅仅局限于源申请和分配，以及任务的管理。友好的用户交互逻辑自动化数据切分系统为用户提供了自动切分训练数据的功能，方便用户进行数据并行运算系统默认兼容了接口，原始训练样本存储在支持接口的分布式文件系统如。丰富的数据服务器也就不仅仅局限于深度学习算法，同样可用于基于大数据的机器学习算法中的模型了。比如在梯度下降算法交替乘子法以及拟牛顿法等优化算法的计算过程中面临着每轮迭代需要对上亿个参数进行更新，这就需要使用参数服务器来将参数分布式缓存以提高算法的性能。更新，这样大大减少了执行节点所在机器的上行所需要的消耗，同样的也减少了参数服务器的下行消耗，同时减少在推送更新的过程中的峰值传输瓶颈的次数。执行节点负责任务的执行，以线程的形式存在。计算节点独立进程运行于的容器中，是执行节点的执行容器。如图所示策略可以达到个非常优秀的收敛速率。同个运算进程中的个执行节点如果在运算中都能够各自保持个独立的参数快照，那么对参数的内存开销就减少了倍，在训练模型参数维度越大时消耗减少的就越明显。在梯度下降的优化算法中，训练数据绝大多数情况下是稀疏的，因此参数更新