關(guān)于Tensorflow分布式并行策略
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。這種方式在實現(xiàn)時，主要的限制就是每一次更新都是同步的，其整體計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的客戶端線程與其對應(yīng)。在這樣的實現(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算部分分布在不同的計算設(shè)備上同時執(zhí)行。
模型計算流水線并行
此并行方式主要針對在同一個設(shè)備中并發(fā)實現(xiàn)模型的計算，如圖是其并發(fā)計算步驟，可以發(fā)現(xiàn)它實際上與異步數(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。
以上這篇關(guān)于Tensorflow分布式并行策略就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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