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為滿(mǎn)足大規模機器學(xué)習系統高定制化、低耦合與低資源消耗的需求，設計并實(shí)現一個(gè)輕量級分布式機器學(xué)習系統。采用模塊化分層設計并移植多種主流的機器學(xué)習與深度學(xué)習算法，同時(shí)提出參數服務(wù)器與動(dòng)態(tài)Ring- Allreduce2種可擴展梯度同步方案，對算法模型進(jìn)行并行訓練加速。實(shí)驗結果表明，該系統對于稀疏與稠密模型均有較好的擴展性與穩定性，參數服務(wù)器訓練可達到與單機相近的準確率與收斂效果，Ring- Allreduce也能在8節點(diǎn)模型上實(shí)現相對單節點(diǎn)模型6倍的訓練加速。
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