基本思路:基于parameter server + multiple workers模式.同步方式:parameter server负责网络参数的统一管理,每次迭代均将参数发送给每一个worker,多个worker同时迭代数据集,计算当前批次的损失和梯度,当所有worker全部完成当前批次的计算后,将每个worker的梯度回传给parameter server,parameter server使用该梯度进行参数优化.异步方式:与同步方式不同的是,parameter server不需要每次等待所有…

基本思路:1.对数据分块,使用多个worker分别处理一个数据块,每个worker暴露两个接口,分别是损失计算的接口loss和梯度计算的接口grad:2.同时定义full_loss和full_grad接口对每个worker的loss和grad进行聚合:3.使用bfgs算法进行参数优化,分别使用full_loss和full_grad作为bfgs的损失函数和梯度函数,即可进行网络参数优化:注意:在此实现中,每个worker内部每次均计算一个数据块上的损失和梯度,而非一个batch.#0.导入依赖 i…

“分布式锁”是用来解决分布式应用中“并发冲突”的一种常用手段,实现方式一般有基于zookeeper及基于redis二种.具体到业务场景中,我们要考虑二种情况: 一.抢不到锁的请求,允许丢弃(即:忽略) 比如:一些不是很重要的场景,比如“监控数据持续上报”,某一篇文章的“已读/未读”标识位更新,对于同一个id,如果并发的请求同时到达,只要有一个请求处理成功,就算成功. 用活动图表示如下: 二.并发请求,不论哪一条都必须要处理的场景(即:不允许丢数据) 比如:一个订单,客户正在前台修改地址,管理员在…

[续上篇] 当基于LTM或者KTM的事务提升到基于DTC的分布式事务后,DTC成为了本机所有事务型资源管理器的管理者:此外,当一个事务型操作超出了本机的范 围,出现了跨机器的调用后,本机的DTC需要于被调用者所在机器的DTC进行协助.上级对下级(包括本机DTC对本机所有资源管理器,以及上下级DTC) 的管理得前提是下级在上级那里登记,即事务登记(Transaction Enlist).所有事务参与者,包括所有资源管理器和事务管理器(即DTC)在进行了事务等级完成之后形成了一个树形的层级结构,该结…

上一篇(基于zookeeper实现分布式配置中心(一))讲述了zookeeper相关概念和工作原理.接下来根据zookeeper的特性,简单实现一个分布式配置中心. 配置中心的优势 1.各环境配置集中管理. 2.配置更改,实时推送,jvm环境变量及时生效. 3.依靠配置变更,动态扩展功能,减少二次上线带来的成本. 4.减少开发人员.运维人员修改配置带来的额外开销. 配置中心架构图 配置中心功能 1.配置管理平台中,操作人员可以创建项目所属系统.应用名称.实例名称.配置分组等信息. 2.配置管理平…

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu…

Greenplum :基于 PostgreSQL 的分布式数据库内核揭秘 (上篇) https://www.infoq.cn/article/3IJ7L8HVR2MXhqaqI2RA 学长的文章.. 姚延栋 阅读数:7142019 年 9 月 15 日 17:11   本文经授权转载自公众号 PostgreSQL 中文社区,主要介绍了 Greenplum 集群概述.分布式数据存储和分布式查询优化. 一.数据库内核揭秘 Greenplum 是最成熟的开源分布式分析型数据库(今年 6 月份预计发布的…

1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l…

1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出…

一.介绍 1.原生的scrapy框架 原生的scrapy框架是实现不了分布式的,其原因有: 1. 因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器,这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url.(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储.(多台机器无法共享同一个管道) 2.基于scrapy-redis组件的分布式爬虫 1. scrapy-redis组件中为我们封装好了可以被多台机器共享的调度器和管道,我们可以…