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分布式机器学习算法的系统优化(崔斌教授)


      分布式机器学习算法已经被广泛地用于大规模数据分析与挖掘。在分布式机器学习系统中,我们需要考虑一些对系统性能有重要影响的因素,如并行策略、同步协议和网络通信等。报告将介绍我们在分布式机器学习系统设计优化的一些工作,包括面向高维海量数据的并行策略、面向异构环境的同步协议、基于数据草图的梯度压缩方法。报告最后也将介绍北京大学与腾讯合作研发的分布式机器学习系统Angel,系统针对海量训练数据和高维的模型参数做了深度优化,在易用性、稳定性、可扩展性等方面获得了良好的效果,并支持多种不同类型的机器学习算法。Angel系统作为腾讯第三代高性能机器学习计算平台,已经在腾讯的多个实际业务中得到了应用,并在GitHub开源(https://github.com/Angel-ML/angel)。

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