防护箱1756-EN2T/XT
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ABB UC-Vermessungsk?arte SDCS-PIN-51 3BSE004940R1
Siemens Simovert Pulsumrichter 6SE2108-3AA00
权值的更新只在主进程中进行,从进程只负责将梯度累积变化值计算出来,然后交给主进程。当增加一份权值和梯度累积变化值的存储作为缓存,使用非阻塞的通信方式,可以使主从进程的通信与从进程的计算同时进行,达到很高的计算效率。这种主从方式的好处是思路简单清晰,通信量少,运算,但是需要注意的是,随着并行进程规模的提升,对于每个进程来说,批数量的大小会很大,使进程相邻两次的权值变化相对较大,可能会引起算法收敛的波动。但减少每个进程的批数量又会使通信密度增加,需要在规模与算法收敛精度之间进行平衡,尽量在不达到通信瓶颈的情况下进行并行扩展。
对于所有进程处于对等地位的框架,相对会比较麻烦,训练过程中需要大量的同步以及通信,计算效率会很低。在表6中我们给出了一些上述并行算法的可扩展性展示,通信时采用了阻塞通信,相对前文提到的非阻塞通信性能会降低。计算环境是在广州超算中心“天河2号”,一个物理节点有24个核,我们以节点数为变化量,以一次训练迭代所耗时间为观测目标,测试规模是100000个文本评论样本,卷积核个数100,子进程batch为50。
从表6可以看出,对本算例来讲,物理节点小于5时,扩展性能都还很好,继续扩展时,虽然仍有加速比,但性能下降明显。主要原因还是由于通信瓶颈,如果节点内的进程可以共享内存,可扩展规模会随之大大增加,每个物理节点24个核内部的通信开销就可以节省下来。