为满足大规模机器学习系统高定制化、低耦合与低资源消耗的需求,设计并实现一个轻量级分布式机器学习系统。采用模块化分层设计并移植多种主流的机器学习与深度学习算法,同时提出参数服务器与动态Ring-AllReduce 2种可扩展梯度同步方案,对算法模型进行并行训练加速。实验结果表明,该系统对于稀疏与稠密模型均有较好的扩展性与稳定性,参数服务器训练可达到与单机相近的准确率与收敛效果,Ring-AllReduce也能在8节点模型上实现相对单节点模型6倍的训练加速。
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