通向分布式深度学习系统

雷锋网按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 Intro to Distributed Deep Learning Systems，作者为 Hao Zhang 。

翻译 | 余杭   机智的工人   江舟      校对 | Lamaric       整理 | MY

什么是分布式机器学习？

通常来说，分布式机器学习（DML）是一个跨学科的领域，它几乎涵盖计算机科学的各个领域：理论（譬如统计学、学习理论、优化论）、算法、以及机器学习核心理论（深度学习、图模型、核方法）。在这些子领域中，有无数的问题需要探索和研究。另外，分布式能够很好地利用大数据，它已经成为目前工业界最广泛应用的机器学习技术。

分布式机器学习试图解决什么样的问题？

为了最容易的理解 DML，我们将它分成四类研究问题。但请注意，这些类别并非是相互排斥的。

如何使用统计学、优化理论和算法？

由于大多数机器学习任务本质上是在减小一组训练数据的「损失」，我们就更多关注以下问题：

• 优化过程需要多长时间才能达到收敛？或者说，收敛速度（收敛率）是多少？

• 收敛解有多少？

• 需要多少训练数据才能保证良好的解？

为了研究这些问题，研究人员采用了理论分析工具，如优化理论或统计学习理论。然而，在大规模机器学习的背景下，我们给出了更多的计算资源，我们的目标是通过并行或分布式计算技术利用额外资源来加速（即减少模型的训练/测试时间），我们也很想弄清楚另一组看上去相似但不同的问题：

• 通过分布式或并行训练，我们的模型和参数是否保证在没有加速的情况下收敛到相同的状态？

• 如果他们没有收敛到同一个状态，那么我们离原始解决方案有多远，我们距离真正的最优解决方案有多远？

• 达到「良好」趋同还需要哪些其他假设/条件？

• 如果我们将分布式训练和非分布式训练进行比较到底能有多快？我们如何评估这个？

• 我们如何设计培训过程（例如数据采样，参数更新）以确保良好的可扩展性和良好的收敛性？

如何开发更适合分布式设置的机器学习模型或训练算法

这一研究重点是开发新的机器学习模型或调整（扩展）现有模型以处理更大规模的数据。

如何构建大规模 DML 应用程序

还有一些特定的应用问题，如大规模图像分类，它需要扩展非常具体的模型/算法的研究。大多数这些解决方案可以直接部署到生产线中。

如何开发并行或分布式计算机系统来扩大机器学习

这一系列研究相当直观：如果我们的模型或算法无法在一个节点上完成计算工作流程，我们可以尝试开发分布式系统以使用更多节点（和更多的计算资源）。但是要做到这一点，我们需要面对很多系统问题：

• 一致性：如果多个节点同时朝着一个目标努力，我们如何确保它们的一致？例如，如果他们一起解决一个优化问题，但却有着数据集的不同分区呢？

• 容错：如果我们将工作负载分配到 1000 个计算节点的集群，那么 1000 个节点中的一个崩溃会怎么样？有没有办法能解决它而不只是从任务的最开始重新启动？

• 通信：机器学习涉及大量 I / O 操作（例如磁盘读写）和数据处理过程 – 我们是否可以设计存储系统，以便为不同类型的环境实现更快的 I / O 和非阻塞数据处理程序（例如，单节点本地磁盘，分布式文件系统，CPU I / O，GPU I / O 等等）？

• 资源管理：构建计算机集群的成本非常高，因此集群通常由许多用户共享。我们应该如何管理集群并适当地分配资源以满足每个人的要求，同时最大限度地提高使用率？

• 编程模型：我们是否应该按照与非分布式机器学习模型/算法相同的方式对分布式机器学习模型/算法进行编程？我们能否设计一种需要更少编码并提高效率的新的编程模型？我们可以用单节点方式编程，同时使用分布式计算技术自动放大程序吗？

这就是我们专注于 Petuum 研究方向的方面。事实上，我们今天使用的大部分主流 ML 软件都位于同一方面（例如 GraphLab，TensorFlow 等）。

了解分布式深度学习

分布式深度学习是通用分布式机器学习的一个子领域，由于其在各种应用中的有效性，最近变得非常突出。在深入分析深度学习的细节及其解决的问题之前，我们应该定义一些重要的术语：数据并行性和模型并行性。

数据并行性

数据并行性是一种通过分区数据启用的并行化技术。在数据并行分布式计算中，我们首先将数据划分为几个分区，其中分区的数量等于工作机器的数量（即计算节点）。然后，我们让每个工作者拥有一个独立的分区，让他们对该数据进行计算。由于我们有多个节点并行扫描数据，因此我们应该能够扫描比使用单个节点时更多的数据 – 我们通过分布式并行计算提高吞吐量。

在分布式机器学习中，我们的目标是加速使用多个节点的模型训练的收敛速度，应用数据并行性是相当直观的：我们让每个工作机在自己的数据分区上执行训练（即随机梯度下降）并生成一组其上的参数更新（即梯度）。然后，我们让所有节点通过网络通信同步其参数状态，直到达成一致。只要同步不花费太多时间并且我们得到较单节点结果的改进，我们就实现了目标！从本质上讲，这就是 Google 深度学习系统 DistBelief 的工作原理。

模型并行性

与数据并行性相比，模型并行性是一个更复杂和模糊的概念。一般来说，在模型并行性中，我们尝试对机器学习模型本身进行分区，以将工作负载分配给多个工作机，而不是对数据进行分区。例如，假设我们正在解决矩阵分解问题，其中矩阵非常庞大，我们想要学习这个巨大矩阵的每个参数。为了要应用模型并行性，我们必须将矩阵划分为许多小块（子矩阵），然后让每个工作机处理一些小块。这样，如果一个节点上的 RAM 不足以存储矩阵中的所有参数，我们就能够利用多个节点的额外 RAM 起到杠杆作用。由于不同的节点具有映射到矩阵的不同块的不同工作负载，我们因此能在并行计算时获得加速。

问题是，我们应该如何划分模型？由于我们有这么多的机器学习模型，每个模型都有自己的特征和表示，因此就没有实现模型并行的主要方法。

分布式机器学习中的问题

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