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為滿足大規(guī)模機器學習系統(tǒng)高定制化、低耦合與低資源消耗的需求，設(shè)計并實現(xiàn)一個輕量級分布式機器學習系統(tǒng)。采用模塊化分層設(shè)計并移植多種主流的機器學習與深度學習算法，同時提出參數(shù)服務(wù)器與動態(tài)Ring- Allreduce2種可擴展梯度同步方案，對算法模型進行并行訓練加速。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)對于稀疏與稠密模型均有較好的擴展性與穩(wěn)定性，參數(shù)服務(wù)器訓練可達到與單機相近的準確率與收斂效果，Ring- Allreduce也能在8節(jié)點模型上實現(xiàn)相對單節(jié)點模型6倍的訓練加速。
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