高效自学ps FCS

 网络   2022-10-14 19:11   36

高效自学ps FCS

论文题目:(DRPS 针对于散布式呆板练习的高效磁盘驻留参数办事器)

期刊:

作家:Zhen SONG, Yu GU, Zhigang WANG, Ge YU

宣布时光:01 Dec 2021

DOI:

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导读

参数办事器算作开始进的散布式大领域迭代呆板练习架构一经被学者精深争论。然而,现存的基于参数办事器架构的系统常常以内存驻留的办法完结。因为内存空间的限制,一些呆板练习开垦人员很难正在他们的小集群中锻炼大领域的呆板练习义务。其余,租赁大领域云办事器对付一些资金有限的争论团队或小公司是弗成行的。正在本文,咱们提出了一个名为DRPS的磁盘驻留参数办事器系统,该系统经过将高维模子保存到磁盘中来削减硬件须要。为了进一步选拔DRPS的效用,咱们建立了高效的索引以及一个全新的多目的参数划分算法。最终,咱们提出一个精巧的处事机自主挑选的并行算计模子WSP来完结正在参数版本没有统一以及里程施行没有统一二者之间的衡量。

文章精要

概要

Parameter server (PS) as the state-of-the-art distributed framework for large-scale iterative machine learning tasks has been extensively studied. However, existing PS-based systems often depend on memory implementations. With memory constraints, machine learning (ML) developers cannot train large-scale ML models in their rather small local clusters. Moreover, renting large-scale cloud servers is always economically infeasible for research teams and small companies. In this paper, we propose a disk-resident parameter server system named DRPS, which reduces the hardware requirement of large-scale machine learning tasks by storing high dimensional models on disk. To further improve the performance of DRPS, we build an efficient index structure for parameters to reduce the disk I/O cost. Based on this index structure, we propose a novel multi-objective partitioning algorithm for the parameters. Finally, a flexible workerselection parallel model of computation (WSP) is proposed to strike a right balance between the problem of inconsistent parameter versions (staleness) and that of inconsistent execution progresses (straggler). Extensive experiments on many typical machine learning applications with real and synthetic datasets validate the effectiveness of DRPS.

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