本篇文章為大家展示了如何進行大數據分布式的深度學習，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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為什么要進行分布式地訓練？

一方面使不得已而為之，比如：數據量太大，數據無法加載或者模型太復雜，一個GPU放不下參數。 另一方面，可以使用分布式提高訓練速度

分布式訓練策略

1. 模型并行:用于模型過大的情況，需要把模型的不同層放在不同節(jié)點或者GPU上，計算效率不高，不常用。

2. 數據并行:把數據分成多份，每份數據單獨進行前向計算和梯度更新，效率高，較常用。

分布式并行模式

1. 同步訓練：所有進程前向完成后統(tǒng)一計算梯度，統(tǒng)一反向更新。

2. 異步訓練：每個進程計算自己的梯度，并拷貝主節(jié)點的參數進行更新，容易造成錯亂，陷入次優(yōu)解。

分布式訓練架構

Parameter Server 參數服務器

集群中有一個parameter server和多個worker，server需要等待所有節(jié)點計算完畢統(tǒng)一計算梯度，在server上更新參數，之后把新的參數廣播給worker。

基本流程如下：

1. woker加載數據，進行訓練,更新梯度

2. 將梯度上傳到server

3. server進行聚合梯度并且更新參數

4. woker進行拉取最新的參數，進行下一次訓練

Ring All-Reduce

只有worker，所有worker形成一個閉環(huán)，接受上家的梯度，再把累加好的梯度傳給下家，最終計算完成后更新整個環(huán)上worker的梯度（這樣所有worker上的梯度就相等了），然后求梯度反向傳播。比PS架構要高效。

 

算法主要分兩步：

1. scatter-reduce：會逐步交換彼此的梯度并融合，最后每個 GPU 都會包含完整融合梯度的一部分。

2. 

3. 

4. allgather：GPU 會逐步交換彼此不完整的融合梯度，最后所有 GPU 都會得到完整的融合梯度

#分布式深度學習框架

Elephas https://github.com/maxpumperla/elephas

Elephas是Keras的擴展，它使您可以使用Spark大規(guī)模運行分布式深度學習模型。 原理上，Elephas如下圖所示：

Elephas使用Spark的RDD和Dataframe實現了一個架構在Keras之上的數據并行算法。Keras模型在Spark Driver上進行初始化，之后進行序列化，連同數據和廣播模型參數一起發(fā)送給Spark Worker。Spark Worker對模型進行反序列化，然后訓練數據塊，并將訓練后的梯度發(fā)回Driver,Driver上的優(yōu)化器進行同步或者異步地更新梯度，之后更新主模型。 總結：

1. 使用十分簡單，spark_model = SparkModel(model, frequency='epoch', mode='asynchronous')一行代碼就可以實現其功能

2. 有使用者發(fā)現Driver會出現存儲數據失敗的情況，在相同epoch下，準確率大幅度降低

3. 由于采用PS架構，Driver的內存要求比較高，官方要求至少1G內存

TensorFlowOnSpark https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark

TensorFlowOnSpark由Yahoo開發(fā)，用于在Yahoo私有云中的Hadoop集群上進行大規(guī)模分布式深度學習。 TensorFlowOnSpark具有一些重要的優(yōu)勢（請參閱我們的博客）：

• 只需不到10行代碼更改即可輕松遷移現有TensorFlow程序。

• 支持所有TensorFlow功能：同步/異步訓練，模型/數據并行性，推理和TensorBoard。

• 服務器到服務器直接通信在可用時可以更快地學習。

• 允許HDFS上的數據集以及由Spark推送或由TensorFlow推送的其他來源。

• 輕松與您現有的Spark數據處理管道集成。

• 輕松部署在云或本地以及CPU或GPU上。

總結：

1. TensorFlowOnSpark依然是使用參數服務器與數據并行的結構

2. IO耗費時間多，有用戶反映For 10 epochs of training, it took about 8.5 hours on a Yarn-Spark cluster with 2 nodes and 2 GPU, but the I/O took more than 3 hours.

dist-keras https://github.com/cerndb/dist-keras

dist-keras（DK）是在Apache Spark和Keras之上構建的分布式深度學習框架，其目標是使用分布式機器學習算法來顯著減少培訓時間。設計框架的方式是，開發(fā)人員可以輕松實現新的分布式優(yōu)化器，從而使人們能夠專注于研究和模型開發(fā)。

遵循大型分布式深度網絡論文中所述的數據并行方法。在此范例中，模型的副本分布在多個“訓練器”上，并且每個模型副本都將在數據集的不同分區(qū)上進行訓練。每次梯度更新后，梯度（或所有網絡權重，取決于實現細節(jié)）將與參數服務器通信。參數服務器負責處理所有Worker的梯度更新，并將所有梯度更新合并到單個主模型中，該模型將在訓練過程完成后返回給用戶。

總結：

1. 使用簡單，功能少，主要是實現了分布式的optimizer

2. 個人開發(fā)，目前已經項目已經歸檔，不再活躍開發(fā)

Horovod https://github.com/horovod/horovod

Horovod是Uber開源的又一個深度學習工具，它的發(fā)展吸取了Facebook "Training ImageNet In 1 Hour" 與百度 "Ring Allreduce" 的優(yōu)點，可為用戶實現分布式訓練提供幫助。本文將簡要介紹如何使用Horovod配合pytorch更高效地進行分布式訓練。

總結：

1. Uber開發(fā)，社區(qū)活躍

2. 支持多個深度學習框架，TensorFlow以及Pytorch和Keras

3. horovod的分布式貌似只支持同步更新式的數據并行，模型并行和異步更新式的數據并行都不支持

determined-ai https://determined.ai/product/

determined AI 是一個深度學習分布式訓練平臺，從算法上講，determined架構在horovod上，使用horovod來進行深度學習。除此之外，使用更高級的超參數調整，從而找到更好的模型。借助智能的GPU調度功能，提高GPU調度效率提高性能。以及安裝方便，圖形界面功能齊全。

Angel https://github.com/Angel-ML/angel

Angel 是一個基于參數服務器（Parameter Server）理念開發(fā)的高性能分布式機器學習平臺，它基于騰訊內部的海量數據進行了反復的調優(yōu)，并具有廣泛的適用性和穩(wěn)定性，模型維度越高，優(yōu)勢越明顯。 Angel 由騰訊和北京大學聯合開發(fā)，兼顧了工業(yè)界的高可用性和學術界的創(chuàng)新性。

Angel 的核心設計理念圍繞模型。它將高維度的大模型合理切分到多個參數服務器節(jié)點，并通過高效的模型更新接口和運算函數，以及靈活的同步協議，輕松實現各種高效的機器學習算法。

Angel 基于 Java 和 Scala 開發(fā)，能在社區(qū)的 Yarn 上直接調度運行，并基于 PS Service ，支持 Spark on Angel ，未來將會支持圖計算和深度學習框架集成。 總結：

1. 國產，社區(qū)活躍，但是目前算法支持少。

2. 使用Scala進行編程，而不借助于Python的深度學習框架

3. 支持多個參數服務器模型

BigDL

BigDL，是 Intel 開源的一個基于 Apache Spark 的分布式深度學習庫。使用 BigDL ，用戶可以將他們的深度學習應用程序作為標準的 Spark 程序，它可以直接運行在現有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。 特性：

豐富的深度學習支持。BigDL 模仿 Torch，提供對深度學習的全方位支持，包括數值計算（通過Tensor）和高層次神經網絡。此外，用戶可以使用 BigDL 將預訓練的 Caffe 或 Torch 模型加載到 Spark 程序中。

極其高的性能。為了達到高性能，BigDL 在每個 Spark 任務中使用 Intel MKL和多線程編程。因此，它比單節(jié)點 Xeon 上的開箱即用的 Caffe、Torch 或 TensorFlow 快幾個數量級。

有效地橫向擴展。 BigDL 可以通過利用 Apache Spark 以及高效實施同步 SGD， 全面減少 Spark 上的通信，有效地向外擴展，以“大數據規(guī)模”執(zhí)行數據分析。

上述內容就是如何進行大數據分布式的深度學習，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道。

分享名稱：如何進行大數據分布式的深度學習
網頁鏈接：http://www.chinadenli.net/article2/jdhsic.html

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