解析高效分布式训练系统 PERSIA：可用于训练百万亿参数的超大规模深度努力学习推荐模型

原文 ｜ G Chaithali

原文 ｜ 王强

策划 ｜ 刘燕

基于深度研习关键技术的三维核心人物了当代轻工业级录用的系统的行业格局。当代录用的系统在大量场景中的给予了实质技术的发展。在影响力也有所增加的深度人工智能三维的推动下，它们取得了一系列令人难以置信的成果和进步。

然而，即使在轻工业级影响力也的数据库中的心内，此类三维的军事训练指导工作也是一大再一。这一再一的根本原因在于军事训练指导工作的计算处理过程所需有的极高异质性 —— 三维的插入层有可能占整个三维大小的 99.99% 以上。整个处理过程非常耗费内存，而人工智能（NN）的其余部分则迅速向计算集中的斜向发展。

快手科技领域与慕尼黑的政府理工学院的学术研究工作团队共同公布了基于革命性结合军事训练插值的高效属式军事训练的系统 PERSIA（结合加速并行录用军事训练的系统）。这种方式为拥有多达百万亿给定的巨型深度研习录用的系统提供了极低的军事训练成本和精度。学术研究医护人员十分相似了其中的的优化方式和属式的系统指令集。

Persia 的能力意指多项关键技术成果。Persia 的核心关键技术假设将结合和异构的军事训练插值与异构的系统指令集设计结合在了独自一人。学术研究医护人员这样花钱的最大限度是将军事训练录用的系统的性能提升到当今只能达到的高水平上。

这项学术研究将录用三维的各项表征与其趋近性关系在了独自一人，以证明其有效性。学术研究医护人员叙述了一种自然但不类似的结合军事训练关键技术，退缩插入层和集中人工智能子系统。此外，该学术研究还对其趋近不当花钱了简要的理论叙述。在快手，PERSIA 常用公开可用的标准测试和表象指导工作负载开展了评量。

学术研究医护人员最初提出新了一种定时 - 异步结合方式，其中的插入子系统就会开展异步军事训练。同时，集中人工智能就会定时备份。在不牺牲统计成本的只能，这种结合方式意味着了与完全异步方式也相当的硬件成本。

PERSIA 的设计基于两个基本理念：

军事训练指导工作流在不同坦克部队中的的属 相关的结合基础设施军事训练发挥作用 PERSIA 有四个子系统，为录用的系统提供高效的自动缩放能力： 从 Hadoop、Kafka 和其他属式存储设备的系统中的分离出新军事训练数据库的数据库启动时器； 一个大插入 worker 常用优化插值从插入 PS 中的分离出新插入给定。它们再将插入通量放起程插入 PS 和单体插入向量（如果有的话） 插入给定搜索引擎（简称插入 PS）负责监督插入层中的给定的存储设备和备份。 许多 NN worker 运行人工智能 NN 的此前向 / 后向广泛传播。学术研究工作团队针对三个Debian标准（Taobao-Ad、Avazu-Ad 和 Criteo-Ad）以及快手的真实生产级微视频录用管道对 PERSIA 开展了测试。他们常用了 XDL 和 PaddlePaddle 这两个此基础性属式录用军事训练的系统作为孔径简介。

与其他的系统比起，新结合插值给予了更高的处理量。PERSIA 在 Kwai-video 标准测试中的意味着了比完全定时方式高 2.8 倍的处理量。即使三维大小增加到 100 万亿个给定，PERSIA 也表现出新了稳定的军事训练处理量，达到完全定时方式也处理量的 2.6 倍。

PERSIA 已在 GitHub 上作为Debian概念设计提供，其中的包含在搜索引擎的云中的间件上设置的系统的详细说明。学术研究医护人员原订，他们的学术研究和发现将对学术界和轻工业界都有所努力。

论文：

Github：

注解链接：

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