为了实现分布式机器学习领域中代码的共享与共同开发，分布式机器学习社区（DMLC）近日正式发布。作为一个开源项目，DMLC 的相关代码直接托管在 GitHub 中，并采用 Apache2.0 协议进行维护。DMLC 项目的发起者陈天奇怪（网名）表示，项目最初的想法是减少分布式机器学习开发的成本以及新算法被大家接受测试的时间。目前，该项目已经集成了XGBoost、CXXNET 及Minerva 等机器学习库与rabit 和参数服务器等系统组件。接下来，本文就对这些基础库及组件进行简单介绍。
XGBoost 是一个大规模、分布式的通用 Gradient Boosting（GBDT、TBRT 或者 GBM）库。它在 Gradient Boosting 的框架下实现了 GBDT 和广义线性模型等机器学习算法。通过采用分布式计算方法，XGBoost 能够明显加快算法中迭代运算的速度。而作为一个快速、精确的分布式深度学习框架， CXXNET 主要具有轻量、支持多 GPU 和分布式并行系统、非常好的可扩展性以及与其他语言之间的接口清晰等特性。它使用 mshadow 库为用户提供了良好的编程体验和高效的工作能力。与 CXXNET 不同的是， Minerva 提供了一个高效灵活的并行深度学习引擎。它提供了一个类似 Numpy 的 NDarray 编程接口，并支持 Python 和 C++ 语言。其天然的并行性保证了其能够高效地利用多 GPU 进行相关计算。
rabit 是一个提供 Allreduce 和 Broadcast 容错接口的轻量通信框架。它简化了 MPI 的设计，在 Allreduce 和 Boradcast 操作的基础上加入了容灾的支持。其最大的特点在于可移植、可扩展以及非常可靠。另外一个通信框架——参数服务器（Parameter Server），主要负责对 XGBoost 等应用提供分布式的系统支持。它支持工作机与服务器之间的异步、零拷贝键值对的通信。异步的参数服务器接口加上同步的 Rabit 接口基本能够满足各种分布式机器学习算法中的通信需求。
感谢郭蕾对本文的审校。
给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作，请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博（ @InfoQ ， @丁晓昀），微信（微信号： InfoQChina ）关注我们，并与我们的编辑和其他读者朋友交流（欢迎加入 InfoQ 读者交流群
）。
暂无签名
中国开发者画像洞察研究报告 2024
分析开发者的行为模式、工作价值、职业发展等内容，帮助整个行业生态更深入地理解开发者，为他们提供更精准...
评论