SparkonPADDLE：百度的异构分布式深度学习系统

百度基于Spark构建了一个异构分布式深度学习平台，将Spark与PADDLE（Parallel Asynchronous Distributed Deep Learning）深度学习框架相结合，旨在解决数据通路问题，并利用GPU和FPGA的异构计算能力提升处理效率。平台通过YARN对不同类型的资源进行管理和分配，支持多租户（Multi-Tenancy），优化资源利用率。 深度学习在诸如语音识别、图像识别等领域取得显著进展，推动了大规模分布式深度学习平台的需求。PADDLE作为百度开发的分布式深度学习框架，具备高效的训练算法、多GPU/CPU支持及对稀疏特征的优化。然而，原始PADDLE与业务逻辑间的数据交互成为性能瓶颈，于是诞生了SparkonPADDLE，将PADDLE集成到Spark生态系统中，扩展了Spark的功能。 在SparkonPADDLE基础上，引入GPU和FPGA的异构计算，能有效处理大数据量带来的计算挑战。深度学习中的并行训练通常采用数据并行和模型并行策略，数据并行是常见方法，它将大量数据分割并在多台机器上并行训练，确保模型同步收敛，这通常通过参数服务器架构实现，其中参数服务器负责协调各工作节点的模型更新，保证全局模型的一致性。 在异构环境中，GPU因其高效的并行计算能力，常用于加速深度学习任务，而FPGA（现场可编程门阵列）则因其灵活性和定制化能力，可以在特定计算任务中提供更高的能效比。通过YARN（Hadoop的资源管理器）对这些硬件资源进行智能调度，实现多租户共享，可以最大化地利用资源，提高整体系统的效率和响应速度。 基于Spark的异构分布式深度学习平台通过整合Spark的分布式计算能力、PADDLE的深度学习优化以及GPU和FPGA的硬件加速，创建了一个高效、灵活且适应性强的深度学习环境，以应对百度内部各种业务需求。这样的平台不仅解决了大规模数据训练的效率问题，还降低了不同业务之间集成的复杂性，促进了深度学习技术在百度内部的广泛应用。