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机器学习分布式计算框架：MR、MPI、参数服务器
石默研
2023-01-13 03:10:09
课时名称
课时知识点
机器学习分布式计算框架：MR、MPI、参数服务器
本节介绍机器学习常用的三种分布式计算框架，MR、MPI、参数服务器
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目的只有一个：解决超大模型的训练问题，主要针对两种场景：一个具有超大规模的 dense（密集）
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的模型，比如 NLP、CV 等；另一个是具有超大规模 sparse（稀疏）
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总结很不错，就转过来... 一、高性能计算 目前自己知道的高性能计算工具，如下所示： Hadoop：Hadoop的
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最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 S
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等等，在工程中可以供开发者使用，不过，如果要对用分布式来实现
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大数据计算
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今天做题，其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark,
MPI
三种计算
框架
的特点以及分别适用于什么样的场景。 一直想对这些大数据计算
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总结一下，只可惜太懒，一直拖着。... MapReduce
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+HDF
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北京大学博士后，BAT大型互联网公司大数据智能总监，第一界中国软件业十大杰出青年候选人，曾任重点大学计算机教师，20年以上人工智能算法应用、大数据、数据架构与中台等领域的实际项目开发、设计规划与授课经验，出版技术专著三部，美国工程索引IEEE EI论文6篇，自主软件版权一项，美国软件专利一项
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北京大学博士后，BAT大型互联网公司大数据智能总监，第一界中国软件业十大杰出青年候选人，曾任重点大学计算机教师，20年以上人工智能算法应用、大数据、数据架构与中台等领域的实际项目开发、设计规划与授课经验，出版技术专著三部，美国工程索引IEEE EI论文6篇，自主软件版权一项，美国软件专利一项
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