分布式机器学习（上）-并行计算与机器学习

本视频来源于Shusen Wang讲解的《分布式机器学习》，总共有三讲，内容和连接如下：

• 并行计算与机器学习（上）

• 并行计算与机器学习（下）

• 联邦学习：技术角度的讲解

  这一节讲解《并行计算与机器学习（上）》，这节课的主要内容：

  • Motivation：并行计算有什么用？为什么机器学习的人需要懂并行计算。

  • 最小二乘回归。

  • 用并行计算来解最小二乘回归。

  • 并行计算中的通信问题。

  • MapReduce，已经如何用MapReduce实现并行梯度下降，以及通信、同步的问题

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  首先，我们为什么需要对机器学习进行并行计算呢？这点其实很好理解，因为：

  • 机器学习模型通常很大：如ResNet-50有2500万个参数

  • 大模型是基于大数据训练的，比如ImageNet有1400万张图片

  • 大模型和大数据共同构成了大的计算开销

  • 利用并行计算可以使得运算更快（此处指的是钟表时间而不是总的计算量）

  我们先以最小二乘法为例开始讲解：

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  最小二乘法的目标如上图所示，我们希望找到 ​ 使得 ​ 最小。那么我们就是要求这么一个梯度：

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  假如我们有两块处理器，我们就可以将数据分为两份，由两个处理器分别执行，然后执行完再对数据进行合并（通信），如下：

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  通信的目的是做Aggregation，一般有两种通信方法，分别是 Share memory 和 Message passing。

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  Share memory 的架构图如上，简单来说就是不同的处理器共享一块内存，然后他们可以共同访问这一块内存，这样就很容易实现通信。这种方法有着一定的限制，因为处理器要连着同一个内存，这样就没办法同时用很多处理器进行工作，规模是上不去的。

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  另一种方法叫做 Message passing，有多个节点，节点的处理器之间是可以采用共享内存，节点之间不能共享内存。节点之间可以网线相连接也可以使用 TCP/IP 进行消息传递。这种方式可以适用于大规模的计算。做并行计算的时候，一个很重要的点是如何协调这些节点，于是我们有了 Client-Server 架构：

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  我们把一个节点作为server，用来协调其他节点，其他节点作为worker，用于计算。

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  另一种架构叫做P2P架构，每个节点有邻居，邻居之间可以通信。

  然后我们讲一下如何用MapReduce做并行梯度下降。这个是MapReduce的简单介绍。

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  MapReduce是Client-Server架构，Server可以把信息广播到worker节点。Server先定义一个 Map 操作，这个 Map 操作是由worker节点完成，然后worker把结果传回client并处理，这个叫做reduce。

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  利用 MapReduce 做并行梯度计算的过程如上，过程也比较通俗易懂就不在加以解释了

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  那么假如有 ​ 个节点的话，我们可以吧数据均匀分给他们，那么差不多每个worker的运行时间变成了 ​，当然实际上是不会降到那么低，因为还有同步的时间。这个加速比实际上如下图所示：

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  真实情况加速比实际上是到不了 ​ 的，如果算法或者模型不好，通信时间可能比计算时间要长很多。通信时间由两部分构成，一个是通信复杂度，一个是网络延迟。

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  还有一部分开销是由同步造成的，因为worker是有快有慢造成的。假如一个节点挂掉了那大家都得等它。

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  这种情况下，这个节点就叫做straggler，其会导致钟表时间增大，因为要等这个节点。概括一下，这节课程讲了一下几点：

  • 梯度下降可以用 MapReduce 进行并行化。

  • 并行化的过程中，数据被分给 worker 进行计算。

  • 每一个梯度下降过程包含一个广播、map和一个 reduce 操作。

  • 主要有计算代价、通信代价和同步代价。

  • 如果有 ​ 个 worker，那么加速比是低于 ​ 的。

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