分布式深度学习系统

随着大数据时代的到来，谷歌、Facebook、Amazon等信息技术巨头在深度学习领域不断发力，深度神经网络已经成为解决复杂任务的行之有效的手段。然而，如何在大规模数据和分散计算资源的背景下实现高效的深度学习训练，也成为了一个热门的研究领域。 分布式深度学习系统（Distributed Deep Learning System，以下简称DDLS）是解决这个问题的重要方法。DDLS主要解决两个问题：分布式数据存储和分布式计算节点之间的通信问题；同时也为用户提供了灵活的深度学习模型配置和超参数选择的方式。

一、DDLS的基本架构 DDLS一般采用Master-Slave的架构，其中Master节点负责配置深度学习模型，选择合适的算法进行训练，同时管理Slaves的训练进程；Slave节点则负责具体的模型训练任务，迭代更新权值和计算梯度。

二、DDLS的关键技术

1. 数据分发策略 随着数据集规模的增加，数据的读取速度一般会成为影响计算速度的瓶颈。因此，一般会采用数据分发的策略，即将数据集分发到各个Slave节点上。在每一轮迭代之前，Master节点会随机选取一个subset的batch数据并将其广播到Slaves，Slaves利用这个数据集进行模型训练。

2. 分布式计算通信策略 DDLS的基本流程为：Slave节点拉取模型参数->计算梯度->将梯度发送至Master节点->Master节点进行数据聚合->广播新的模型参数给Slave节点。其中，Slave节点的计算是独立于其他节点的，因此需要使用异步通信。而节点之间的通信也会产生额外的开销，因此需要选择高效的通信方案，如InfiniBand或RDMA等。

3. 数据同步