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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>大規模分布式機器學習系統分析

      大規模分布式機器學習系統分析

      2017-12-05 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對構建大規模機器學習系統在可擴展性、算法收斂性能、運行效率等方面面臨的問題，分析了大規模樣本、模型和網絡通信給機器學習系統帶來的挑戰和現有系統的應對方案。以隱含狄利克雷分布（ LDA）模型為例，通過對比三款開源分布式LDA系統-Spark LDA、PLDA+和LightLDA，在系統資源消耗、算法收斂性能和可擴展性等方面的表現，分析各系統在設計、實現和性能上的差異。實驗結果表明：面對小規模的樣本集和模型，LightLDA與PLDA+的內存使用量約為Spark LDA的一半，系統收斂速度為Spark LDA的4至5倍；面對較大規模的樣本集和模型，LightLDA的網絡通信總量與系統收斂時間遠小于PLDA+與SparkLDA，展現出良好的可擴展性。“數據并行+模型并行”的體系結構能有效應對大規模樣本和模型的挑戰；參數弱同步策略（ SSP）、模型本地緩存機制和參數稀疏存儲能有效降低網絡開銷，提升系統運行效率。

      大規模分布式機器學習系統分析

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