分布式训练中的数据并行架构
原文中文,约3200字,阅读约需8分钟。发表于: 。1. Parameter Server 架构 在 Parameter Server 架构中,集群中的节点被分为两类,参数服务器节点(Parameter Server)和工作服务器节点(Worker)。 1.1 Parameter Server Parameter Server 用于存放模型的参数。 每个参数服务器节点负责管理和更新模型的一部分参数,而每个工作节点则只处理与其对应
Parameter Server架构用于分布式训练,包括参数服务器节点和工作服务器节点。训练过程包括初始化、权重获取、前后向计算、梯度上传和权重更新。Parameter Server适用于大规模推荐系统、自然语言处理、图像识别、大规模线性回归和实时大数据分析。AllReduce架构用于多GPU或TPU之间同步梯度,适用于深度学习模型训练、分布式优化算法、多任务学习、强化学习、大规模图计算和科学计算和模拟。