如何进行大数据分布式的深度学习

本篇文章为大家展示了如何进行大数据分布式的深度学习，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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为什么要进行分布式地训练？

一方面使不得已而为之，比如：数据量太大，数据无法加载或者模型太复杂，一个GPU放不下参数。 另一方面，可以使用分布式提高训练速度

分布式训练策略

1. 模型并行:用于模型过大的情况，需要把模型的不同层放在不同节点或者GPU上，计算效率不高，不常用。

2. 数据并行:把数据分成多份，每份数据单独进行前向计算和梯度更新，效率高，较常用。

分布式并行模式

1. 同步训练：所有进程前向完成后统一计算梯度，统一反向更新。

2. 异步训练：每个进程计算自己的梯度，并拷贝主节点的参数进行更新，容易造成错乱，陷入次优解。

分布式训练架构

Parameter Server 参数服务器

集群中有一个parameter server和多个worker，server需要等待所有节点计算完毕统一计算梯度，在server上更新参数，之后把新的参数广播给worker。

基本流程如下：

1. woker加载数据，进行训练,更新梯度

2. 将梯度上传到server

3. server进行聚合梯度并且更新参数

4. woker进行拉取最新的参数，进行下一次训练

Ring All-Reduce

只有worker，所有worker形成一个闭环，接受上家的梯度，再把累加好的梯度传给下家，最终计算完成后更新整个环上worker的梯度（这样所有worker上的梯度就相等了），然后求梯度反向传播。比PS架构要高效。

 

算法主要分两步：

1. scatter-reduce：会逐步交换彼此的梯度并融合，最后每个 GPU 都会包含完整融合梯度的一部分。

2. 

3. 

4. allgather：GPU 会逐步交换彼此不完整的融合梯度，最后所有 GPU 都会得到完整的融合梯度

#分布式深度学习框架

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

Elephas是Keras的扩展，它使您可以使用Spark大规模运行分布式深度学习模型。 原理上，Elephas如下图所示：

Elephas使用Spark的RDD和Dataframe实现了一个架构在Keras之上的数据并行算法。Keras模型在Spark Driver上进行初始化，之后进行序列化，连同数据和广播模型参数一起发送给Spark Worker。Spark Worker对模型进行反序列化，然后训练数据块，并将训练后的梯度发回Driver,Driver上的优化器进行同步或者异步地更新梯度，之后更新主模型。 总结：

1. 使用十分简单，spark_model = SparkModel(model, frequency='epoch', mode='asynchronous')一行代码就可以实现其功能

2. 有使用者发现Driver会出现存储数据失败的情况，在相同epoch下，准确率大幅度降低

3. 由于采用PS架构，Driver的内存要求比较高，官方要求至少1G内存

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

TensorFlowOnSpark由Yahoo开发，用于在Yahoo私有云中的Hadoop集群上进行大规模分布式深度学习。 TensorFlowOnSpark具有一些重要的优势（请参阅我们的博客）：

• 只需不到10行代码更改即可轻松迁移现有TensorFlow程序。

• 支持所有TensorFlow功能：同步/异步训练，模型/数据并行性，推理和TensorBoard。

• 服务器到服务器直接通信在可用时可以更快地学习。

• 允许HDFS上的数据集以及由Spark推送或由TensorFlow推送的其他来源。

• 轻松与您现有的Spark数据处理管道集成。

• 轻松部署在云或本地以及CPU或GPU上。

总结：

1. TensorFlowOnSpark依然是使用参数服务器与数据并行的结构

2. IO耗费时间多，有用户反映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之上构建的分布式深度学习框架，其目标是使用分布式机器学习算法来显着减少培训时间。设计框架的方式是，开发人员可以轻松实现新的分布式优化器，从而使人们能够专注于研究和模型开发。

遵循大型分布式深度网络论文中所述的数据并行方法。在此范例中，模型的副本分布在多个“训练器”上，并且每个模型副本都将在数据集的不同分区上进行训练。每次梯度更新后，梯度（或所有网络权重，取决于实现细节）将与参数服务器通信。参数服务器负责处理所有Worker的梯度更新，并将所有梯度更新合并到单个主模型中，该模型将在训练过程完成后返回给用户。

总结：

1. 使用简单，功能少，主要是实现了分布式的optimizer

2. 个人开发，目前已经项目已经归档，不再活跃开发

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

Horovod是Uber开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了Facebook "Training ImageNet In 1 Hour" 与百度 "Ring Allreduce" 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍如何使用Horovod配合pytorch更高效地进行分布式训练。

总结：

1. Uber开发，社区活跃

2. 支持多个深度学习框架，TensorFlow以及Pytorch和Keras

3. horovod的分布式貌似只支持同步更新式的数据并行，模型并行和异步更新式的数据并行都不支持

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

determined AI 是一个深度学习分布式训练平台，从算法上讲，determined架构在horovod上，使用horovod来进行深度学习。除此之外，使用更高级的超参数调整，从而找到更好的模型。借助智能的GPU调度功能，提高GPU调度效率提高性能。以及安装方便，图形界面功能齐全。

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

Angel 是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。 Angel 由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。

Angel 的核心设计理念围绕模型。它将高维度的大模型合理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，轻松实现各种高效的机器学习算法。

Angel 基于 Java 和 Scala 开发，能在社区的 Yarn 上直接调度运行，并基于 PS Service ，支持 Spark on Angel ，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。 总结：

1. 国产，社区活跃，但是目前算法支持少。

2. 使用Scala进行编程，而不借助于Python的深度学习框架

3. 支持多个参数服务器模型

BigDL

BigDL，是 Intel 开源的一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。使用 BigDL ，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的 Spark 程序，它可以直接运行在现有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。 特性：

丰富的深度学习支持。BigDL 模仿 Torch，提供对深度学习的全方位支持，包括数值计算（通过Tensor）和高层次神经网络。此外，用户可以使用 BigDL 将预训练的 Caffe 或 Torch 模型加载到 Spark 程序中。

极其高的性能。为了达到高性能，BigDL 在每个 Spark 任务中使用 Intel MKL和多线程编程。因此，它比单节点 Xeon 上的开箱即用的 Caffe、Torch 或 TensorFlow 快几个数量级。

有效地横向扩展。 BigDL 可以通过利用 Apache Spark 以及高效实施同步 SGD， 全面减少 Spark 上的通信，有效地向外扩展，以“大数据规模”执行数据分析。

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网页题目：如何进行大数据分布式的深度学习
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