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關(guān)于Tensorflow分布式并行策略

 更新時間:2020年02月03日 08:53:11   作者:YongqiangGao  
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Tensorflow分布式并行策略,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

tensorFlow中主要包括了三種不同的并行策略,其分別是數(shù)據(jù)并行、模型并行、模型計(jì)算流水線并行,具體參考Tenssorflow白皮書,在接下來分別簡單介紹三種并行策略的原理。

數(shù)據(jù)并行

一個簡單的加速訓(xùn)練的技術(shù)是并行地計(jì)算梯度,然后更新相應(yīng)的參數(shù)。數(shù)據(jù)并行又可以根據(jù)其更新參數(shù)的方式分為同步數(shù)據(jù)并行和異步數(shù)據(jù)并行,同步的數(shù)據(jù)并行方式如圖所示,tensorflow圖有著很多的部分圖模型計(jì)算副本,單一的客戶端線程驅(qū)動整個訓(xùn)練圖,來自不同的設(shè)備的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行同步更新。這種方式在實(shí)現(xiàn)時,主要的限制就是每一次更新都是同步的,其整體計(jì)算時間取決于性能最差的那個設(shè)備。

數(shù)據(jù)并行還有異步的實(shí)現(xiàn)方式,如圖所示,與同步方式不同的是,在處理來自不同設(shè)備的數(shù)據(jù)更新時進(jìn)行異步更新,不同設(shè)備之間互不影響,對于每一個圖副本都有一個單獨(dú)的客戶端線程與其對應(yīng)。在這樣的實(shí)現(xiàn)方式下,即使有部分設(shè)備性能特別差甚至中途退出訓(xùn)練,對訓(xùn)練結(jié)果和訓(xùn)練效率都不會造成太大影響。但是由于設(shè)備間互不影響,所以在更新參數(shù)時可能其他設(shè)備已經(jīng)更好的更新過了,所以會造成參數(shù)的抖動,但是整體的趨勢是向著最好的結(jié)果進(jìn)行的。所以說這種方式更適用于數(shù)據(jù)量大,更新次數(shù)多的情況。

模型并行

一個模型并行訓(xùn)練的例子如圖所示,其針對的訓(xùn)練對象是同一批樣本數(shù)據(jù),但是將不同的模型計(jì)算部分分布在不同的計(jì)算設(shè)備上同時執(zhí)行。

模型計(jì)算流水線并行

此并行方式主要針對在同一個設(shè)備中并發(fā)實(shí)現(xiàn)模型的計(jì)算,如圖是其并發(fā)計(jì)算步驟,可以發(fā)現(xiàn)它實(shí)際上與異步數(shù)據(jù)并行有些相似,但是唯一不同的是此方式的并行發(fā)生在同一個設(shè)備上,而不是在不同的設(shè)備之間。并且在計(jì)算一批簡單的樣例時,允許進(jìn)行“填充間隙”,這可以充分利用空閑的設(shè)備資源。

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