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針對構(gòu)建大規(guī)模機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在可擴(kuò)展性、算法收斂性能、運行效率等方面面臨的問題，分析了大規(guī)模樣本、模型和網(wǎng)絡(luò)通信給機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)和現(xiàn)有系統(tǒng)的應(yīng)對方案。以隱含狄利克雷分布（ LDA）模型為例，通過對比三款開源分布式LDA系統(tǒng)-Spark LDA、PLDA+和LightLDA，在系統(tǒng)資源消耗、算法收斂性能和可擴(kuò)展性等方面的表現(xiàn)，分析各系統(tǒng)在設(shè)計、實現(xiàn)和性能上的差異。實驗結(jié)果表明：面對小規(guī)模的樣本集和模型，LightLDA與PLDA+的內(nèi)存使用量約為Spark LDA的一半，系統(tǒng)收斂速度為Spark LDA的4至5倍；面對較大規(guī)模的樣本集和模型，LightLDA的網(wǎng)絡(luò)通信總量與系統(tǒng)收斂時間遠(yuǎn)小于PLDA+與SparkLDA，展現(xiàn)出良好的可擴(kuò)展性。“數(shù)據(jù)并行+模型并行”的體系結(jié)構(gòu)能有效應(yīng)對大規(guī)模樣本和模型的挑戰(zhàn)；參數(shù)弱同步策略（ SSP）、模型本地緩存機制和參數(shù)稀疏存儲能有效降低網(wǎng)絡(luò)開銷，提升系統(tǒng)運行效率。
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