SparkonAngel:加速Spark机器学习的利器
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更新于2024-08-29
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"SparkonAngel是针对Spark在机器学习领域中面临的问题,特别是RDD不可变性对参数更新的限制,提出的一种核心加速方案。它通过引入Parameter Server(PS)的概念,提升了Spark在处理大规模机器学习任务时的性能和效率。SparkonAngel在设计时首要考虑的是与Spark的兼容性,它在V1.0.0版本就实现了SparkonAngel功能,使得Spark能够利用Angel的PS框架,克服原生Spark MLlib库的局限。
1. L-BFGS算法说明
L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)是一种优化算法,常用于求解连续优化问题,特别是在机器学习中用于训练模型的参数调整。它采用拟牛顿法,通过存储有限的历史梯度信息来近似Hessian矩阵,从而在每次迭代中更新模型参数。
2. L-BFGS的Spark实现
Spark原生的MLlib库中实现了L-BFGS算法,但由于RDD的不可变性,每次参数更新都需要创建新的RDD,这在大规模数据和大量迭代的情况下,会带来大量的内存开销和计算效率降低。
3. L-BFGS的SparkonAngel实现
SparkonAngel引入PS框架后,将two-loop recursion算法的运算部分移至PS节点执行,driver仅负责任务调度,减少了对driver的压力。AngelPS节点可以分布式存储和处理vector和matrix,支持高效的vector和matrix运算。在网络通信方面,高维度的PSVector被切割成小块进行传输,降低了网络传输负担,实现了executor与PS节点间的高效梯度聚合和模型同步。
4. 性能提升分析
通过这样的设计,SparkonAngel显著缓解了Spark在机器学习任务中的driver单点瓶颈,避免了频繁的RDD创建和复制,减少了网络通信中的延迟,从而提高了整体的计算效率和内存利用率。SparkonAngel的PS机制使得模型更新更为灵活,更适合大规模机器学习场景。
总结,SparkonAngel通过引入Parameter Server,解决了Spark在机器学习领域的性能问题,特别是对于需要迭代和参数更新的算法,如L-BFGS,提供了强大的加速能力。这一解决方案不仅增强了Spark在处理大规模数据集时的能力,也为后续的分布式机器学习优化提供了新的思路。"
2021-03-02 上传
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