分布式机器学习平台大比拼：Spark、PMLS、TensorFlow、MXNet
本文将深入探讨当前机器学习平台的研究，特别是在分布式系统的架构背景下。该论文是由Murat Demirbas教授和他的研究生Kuo Zhang及Salem Alqahtani共同完成的。随着机器学习在语音识别、图像识别、自然语言处理以及推荐和搜索引擎等领域的革命性成功，其应用领域逐渐扩展至无人驾驶、数字医疗系统、CRM、广告和物联网等广泛领域。毫无疑问，资金是推动技术发展的关键因素之一，使得机器学习平台的推出成为可能。由于机器学习训练涉及的数据集和模型规模庞大，这些平台通常采用分布式系统架构，部署多个计算节点进行并行训练。随着数据中心的机器学习任务日益增多，预计未来大多数数据中心任务都将与机器学习相关。本文将从分布式系统的角度研究这些机器学习平台，深入分析其在通信和控制方面的瓶颈，同时探讨其容错性和易编程性。接下来，本文将介绍三种基本的设计方法：基本数据流、参数服务器模型和高级数据流。关于具体的介绍和对比，可参阅论文的详细内容。在最后一部分，我们将针对Apache Spark这个平台展开更深入的讨论。Spark的计算被建模为一种有向无环图（DAG），其中的每个顶点表示一个RDD，边则表示RDD上的操作。尽管Spark具有通用数据处理的能力，但在处理机器学习任务时，特别是在大规模部署的情况下，存在一些挑战。特别是当模型参数需要迭代更新时，Spark的模型参数存储和通信机制可能会引入额外的开销，限制了其扩展性。而PMLS（Petuum）这种专门为机器学习任务设计的平台，引入了参数服务器的抽象，可以更好地支持迭代密集的训练过程。在选择适合的机器学习平台时，需要根据具体的应用场景和需求进行考虑。本文为我们提供了对分布式机器学习平台的深入理解，并展望了其未来的研究方向。PS作为一种参数服务器模型，采用分布式key-value数据表形式驻留在内存中，其可复制和分片的特性使其具有出色的扩展能力。每个节点都是模型中某个分片的主节点（参数空间），同时作为其他分片的次要节点或复制节点。这种结构使得PS在节点数量上的扩展非常灵活。
PS节点负责存储并更新模型参数，同时响应来自工作者的请求。工作者从本地PS拷贝中获取最新的模型参数，并在其分配的数据集分区上执行计算任务。
PMLS同样采用了SSP（Stale Synchronous Parallelism）模型，相较于BSP（Bulk Synchronous Parallelism）模型，SSP放宽了每次迭代结束时各机器同步的要求。这种非严格的一致性模型，允许工作者间存在一定程度的异步，确保了最快的工作者不会领先最慢的工作者超过s轮迭代，依然适用于机器学习领域。对于这一机制，我曾经在博文中做过详细介绍。
Google为了简化分布式机器学习平台的编写过程，推出了基于参数服务器模型的DistBelief系统。DistBelief在编写机器学习应用时需要混合底层代码，这在一定程度上限制了其应用。为了解决这个问题，Google设计了TensorFlow平台，旨在让任何员工都能在不精通分布式执行的情况下编写机器学习代码。
TensorFlow采用更高级的数据流处理范式，其计算可以表示为有向图，图中可以包含环并支持可变状态。在这种平台中，分布式机器学习训练采用了参数服务器方法。当使用PS抽象时，它结合了参数服务器和数据并行性。尽管TensorFlow声称可以处理更复杂的任务，但这需要用户探索未开发的功能并编写相应代码。
与此MXNet作为一个协同开源项目，支持有环计算图和参数服务器模型的训练计算，对数据并行和模型并行都有很好的支持，并提供了同步和异步的训练计算选项。MXNet使用检查点机制实现基本容错，并允许用户对模型进行保存和加载操作。它的计算图可以使用描述式编程语言定义，同时也支持指令式编程来定义tensor的计算和控制流。
关于实验部分，我们在Amazon EC2 m4.xlarge实例上进行了测试，每个实例拥有一定的计算资源和内存。我们针对两种常见的机器学习任务——二分类逻辑斯蒂回归和多层神经网络图像分类进行了实验。尽管本文仅展示了部分结果，但更详细的实验结果已在我们的论文中呈现。需要注意的是，我们的实验具有一定的局限性，例如在机器数量不够大的情况下无法测试扩展性，以及未使用GPU进行测试等。
标题：分布式机器学习平台性能分析：速度与抽象之间的权衡
本文探讨了不同分布式机器学习平台（如PMLS、Spark和TensorFlow）在深度学习应用上的性能差异及其背后的原因。文章重点关注平台速度、CPU占用率以及编程语言对性能的影响。文章也讨论了分布式机器学习平台的挑战和未来研究方向。
在当今时代，分布式机器学习平台已成为大数据分析的强大工具。不同平台之间的性能差异仍然显著。PMLS和MXNet被公认为速度最快的两个系统，而TensorFlow的速度最慢，Spark则介于两者之间。这种性能差异背后的原因是什么呢？
PMLS作为一个轻量级系统，采用高性能的C++编程语言实现，相比之下具有更快的运行速度。而Spark则是使用运行在JVM上的Scala语言编写的，这在某种程度上影响了其性能。PMLS中的抽象层次较少，降低了系统的复杂度并减少了运行时开销。而TensorFlow虽然功能强大，但其过多的抽象增加了系统的复杂度，可能导致运行速度较慢。
当我们深入探讨深度学习应用时，可以发现在两层神经网络中，由于需要更多的迭代计算，Spark的性能下降得更为明显。为了解决这个问题，我们将模型参数存储在Spark的驱动器中，因为驱动器可以容纳这些参数。如果我们选择使用RDD来保持参数并在每次迭代后进行更新，结果可能会更不理想。这也从一个侧面反映了平台选择对深度学习应用性能的影响。
除了模型参数的问题外，CPU占用率也是影响平台性能的重要因素之一。Spark应用的CPU占用率相对较高，这主要来自于序列化的开销。一些前期的研究也指出了同样的问题。网络瓶颈也是分布式机器学习应用面临的一大挑战。为了应对这些问题，我们需要对数据和模型进行更好的组织和参与机制设计。未来的分布式机器学习平台应将数据和模型视为核心要素，并提供对运行任务的计算、内存和网络资源的弹性配置和调度能力。
除此之外，还有许多因素对平台的性能具有微妙的影响。对于Spark来说，CPU开销已成为一个比网络局限更为严重的瓶颈问题。Spark使用的基于Scala的JVM语言对其性能产生了显著影响。对更好的监控工具和分布式机器学习平台性能预测的需求愈发迫切。目前已经有了一些工具如Ernest和CherryPick，它们在一定程度上解决了Spark数据处理应用的问题。对于支持机器学习的运行时分布式系统来说，仍然存在许多开放问题如资源调度和运行时性能改进等需要进一步研究。适合机器学习应用的分布式编程抽象也是一个值得深入探讨的问题。这些问题的解决需要通过深入研究和实践验证来实现。
结论：在分布式机器学习领域，我们需要不断探索和研究新的技术和方法以提高平台的性能并解决实际应用中的挑战。未来的研究方向包括优化资源调度、改进运行时性能、设计适合机器学习应用的分布式编程抽象等。只有这样，我们才能更好地满足日益增长的大数据分析和人工智能需求并实现更高的性能表现。探索机器学习领域：一篇初学者的旅程
您可以参考以下论文链接，深入理解机器学习的基础知识：< Demirbas教授是University at Buffalo，SUNY计算机科学与技术系的资深专家。
一、学习机器学习的初步探索
在Murat Demirbas教授的博客文章“Learning Machine Learning: A beginner's journey”（<
二、Petuum：大数据分布式机器学习的新平台
另一篇博客文章“Paper Review. Petuum: A new platform for distributed machine learning on big data”（<
三、Google的DistBelief论文：大规模分布式深度网络
Google的DistBelief论文“Large Scale Distributed Deep Networks”（<
四、数据分析框架性能解析
关于“Paper summary: Making sense of Performance in Data Analytics Frameworks （NSDI 15）”（两篇博客均有提及：<
五、Naiad：及时数据流系统
“Naiad: A timely dataflow system”（<
六、Apache Spark上的高效性能预测
在Spark Summit East 2017的一次活动中（< Spark上进行高效性能预测，这对于使用Spark进行高级数据分析的人来说是非常重要的主题。
七、智能选择云配置
博客文章“cherrypick: Adaptively unearthing the best cloud configurations for big data analytics”（<
总结，Murat Demirbas教授的博客和论文为我们提供了深入理解机器学习和分布式计算的机会，特别是对于那些刚开始接触这些领域的人来说，这些资源是非常宝贵的。