Parameter Server 详解   本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50545780 MXNet 是李沐和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架(最近不能更火了),其中最吸引我的是它的分布式训练的特性:而提供支持其分布式训练特性的正是当年

原文:http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/46819051 首先还是要声明一下,这个文章是我在入职阿里云1个月以来,对于分布式计算的一点肤浅的认识,可能有些地方不够妥善,还请看官可以指出不足的地方,共同进步. 一.背景 随着互联网的发展,数据量的增大,很多对于数据的处理工作(例如一些推荐系统.广告推送等)都迁移到了云端,也就是分布式计算系统上.衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型,比较著名的就是MapReduce.MPI.BSP等.

MXNet之ps-lite及parameter server原理 ps-lite框架是DMLC组自行实现的parameter server通信框架,是DMLC其他项目的核心,例如其深度学习框架MXNET的分布式训练就依赖ps-lite的实现. parameter server原理 在机器学习和深度学习领域,分布式的优化已经成了一种先决条件,因为单机已经解决不了目前快速增长的数据与参数带来的问题.现实中,训练数据的数量可能达到1TB到1PB之间,而训练过程中的参数可能会达到\(10^9\)到\(1

关于parameter server的学习: https://www.zybuluo.com/Dounm/note/517675 机器学习系统相比于其他系统而言,有一些自己的独特特点.例如: 迭代性:模型的更新并非一次完成,需要循环迭代多次 容错性:即使在每个循环中产生一些错误,模型最终仍能收敛 参数收敛的非均匀性:有些参数几轮迭代就会收敛,而有的参数却需要上百轮迭代. 而且工业界需要训练大型的机器学习模型,一些广泛应用的特定的模型在规模上有两个特点: 参数很大,超过单个机器的容纳的能力(大型L

操作演示,对参数服务器的理解:点击打开链接 rosparam使得我们能够存储并操作ROS 参数服务器(Parameter Server)上的数据.参数服务器能够存储整型.浮点.布尔.字符串.字典和列表等数据类型.rosparam使用YAML标记语言的语法.一般而言,YAML的表述很自然:1 是整型, 1.0 是浮点型, one是字符串, true是布尔, [1, 2, 3]是整型列表, {a: b, c: d}是字典. 1. 使用 rosparam 1.1 rosparam list 启动 ma

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

Resource ParameterServer入门和理解[较为详细,涉及到另一个框架:ps-lite] 一文读懂「Parameter Server」的分布式机器学习训练原理 并行计算与机器学习[很有必要过一遍大佬的视频] 并行计算与机器学习课程所有视频: 1. 并行计算基础以及MapReduce: https://youtu.be/gVcnOe6_c6Q 2. 参数服务器.去中心化: https://youtu.be/Aga2Lxp3G7M 3. Ring All-Reduce: https:

robot_state_publisher looks for the parameter "robot_description" by default. The robot_state_publisher tutorials suggest that you use the following to change this: <node pkg="robot_state_publisher" type="state_publisher"

特殊点在于参数服务器是节点存储参数的地方. 用于配置参数, 全局共享参数. 参数服务器使用互联网传输, 在节点管理器中运行, 实现整个通信过程. 1.命令行维护 load&&dump文件load和dump文件需要遵守YAML格式, YAML格式具体示例如下 : name:'Zhangsan' age: gender:'M' score{Chinese:,Math:} score_history:[,,,] 简明解释. 就是“名称+: +值”这样一种常用的解释方式. 一般格式如下:key :

http://zeromq.org ZeroMQ \zero-em-queue\, \ØMQ\: Ø  Connect your code in any language, on any platform. Ø  Carries messages across inproc, IPC, TCP, TPIC, multicast. Ø  Smart patterns like pub-sub, push-pull, and router-dealer. Ø  High-speed asynchro

本文内容来自官方wiki:http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/UnderstandingServicesParams ROS服务(service)服务也是ROS中一种通信机制,但是不同于主题的发布和订阅,服务采取了一种“请求(request)-响应(response)”的机制来进行数据交换.和服务有关的功能可以使用rosservice命令来进行. rosservice list 列出活动的服务信息 rosservice call 使用给定参数调用服务 rosser

Petuum是一个机器学习专用分布式计算框架,本文介绍其架构,并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server,NIPS 2013 重点探讨其核心内容SSP协议. 主要思想 Parameter server提供了一个易于读写Global模型参数的接口,而SSP协议允许distributed workers读写本地缓存中stale版本的参数(而不是每次都花大量时间时间等待cen

数据库同步是一种比较常用的功能.以下结合我自己的体会整理的,如果有理解不完全或者有误的地方望大牛不理赐教.下面介绍的就是数据库同步的两种方式: 1.SQL JOB的方式 sql Job的方式同步数据库就是通过SQL语句,将一个数据源中的数据同步到目标数据库中.特点是它可以灵活的通过SQL的方式进行数据库之间的同步操作.可以在制定的时间时间作为任务计划自动执行.缺点是需要写SQL来进行操作.既然是数据库之间的同步就涉及到数据库之间的连接.建立连接是同步的第一步.SQL Server建立连接可以通过

尊重原著作:本文转载自http://www.cnblogs.com/tyb1222/archive/2011/05/27/2060075.html 数据库同步是一种比较常用的功能.下面介绍的就是数据库同步的两种方式: 1.SQL JOB的方式  sql Job的方式同步数据库就是通过SQL语句,将一个数据源中的数据同步到目标数据库中.特点是它可以灵活的通过SQL的方式进行数据库之间的同步操作.可以在制定的时间时间作为任务计划自动执行.缺点是需要写SQL来进行操作.既然是数据库之间的同步就涉及到数

Angel 是腾讯开源基于参数服务器(Parameter Server)理念的机器学习框架(为支持超大维度机器学习模型运算而生).核心设计理念围绕模型,它将高维度的大模型切分到多个参数服务器节点,并通过高效的模型更新接口和运算函数,以及灵活的同步协议,实现机器学习算法的高效运行.,开源代码地址:https://github.com/Tencent/angel. Angel 由 Java 和 Scala 开发,基于 Yarn 调度运行,既能独立运行,高效运行特有的算法,亦能作为 PS Servic

机器学习算法特点:迭代运算 损失函数最小化训练过程中,在巨大参数空间中迭代寻找最优解 比如:主题模型.回归.矩阵分解.SVM.深度学习 分布式机器学习的挑战: - 网络通信效率 - 不同节点执行速度不同:加快慢任务 - 容错性 机器学习简介: 数据并行vs模型并行: 数据并行 模型并行 分布式机器学习范型: 其他情形 MPI:容错性差.集群规模小.扩展性低 GPU:目前处理规模中等(6-10GB) 1. 同步范型(严格情形每轮迭代进行数据同步) 快等慢,计算资源浪费:网络通信多 eg:MapRe

Distributed TensorFlow Todo list: Distributed TensorFlow简介 Distributed TensorFlow的部署与运行 对3个台主机做多卡GPU和两台主机做多卡GPU的结果作对比 Distributed TensorFlow 意在使用等多主机的GPU加载模型,加速训练. 在分布式的tensorflow可以更快过运行更大的模型. Distributed tensorflow可以运行在分布式集群上,也可以运行在 在分布式的tensorflow是

目录 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 1. TensorFlow使用GPU 2. 深度学习训练并行模式 3. 多GPU并行 4. 分布式TensorFlow 4.1 分布式TensorFlow原理 4.2 分布式TensorFlow模型训练 5. 写在最后 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorFlow使用GPU 1. 如何使用lo

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部