GraphLab简介

是一个以参数为中心的机器学习系统。

Observations

• 某些learning算法的模型复杂，参数很大
  • Complex Models with Billions and Trillions of Parameters
  • e.g. LDA
• 某些Learning过程呈现线性，需要同步
  • Sequential ML jobs require barriers and hurt performance by blocking
  • BSP model是我们想要的，但如何平衡性能？
• 容错很重要，尤其是参数的容错
  • At scale, Fault Tolerance is required as these jobs run in a cloud where machines are unreliable and jobs can be preempted
  • 大规模的机器学习算法参数很多，需要进行容错

设计思路

• 参数与训练数据分开存放
  • Server:负责参数
  • Worker:负责训练数据
• 提供同步计算与异步计算模式
  • 灵活的consistency
  • 用户选择
• 参数看作key-value pair进行备份
  • Consistent hashing

体系架构

• 主节点用来存放参数
• 取参数是按需pull，再将更新后的参数放回去

计算模式

Asynchronous tasks and Dependency

Flexible Consistency

• Up to the algorithm designer to choose the flexible consistency model
  • 其实让编程变得更复杂
• Trade-off between Algorithm Efficiency and System Performance
  • 计算考虑
    • 异步可能是错的
  • 性能方面
    • 异步更好

容错机制

使用一致性哈希和备份的方式

• 为什么不能用zookeeper？
  • 数据量太大
• 前提：这个model是key-value pair，才能够被hash

讨论

• GraphLab和PS中sequential一样吗?
  • GraphLab强调数据点之间的顺序计算关系
  • PS不考察训练数据点之间的关系，强调多次迭代之间的顺序关系
• GraphLab中的consistency和PS中的 consistency是一样的吗?
  • GraphLab中的consistency解决可串行问题
  • PS中的consistency解决同步/异步计算问题