本講義出自<b>rolf jagerman</b>在spark summit eu 2016上的演講,主要介紹了spark的異步參數伺服器glint,随着機器學習的資料量越來越多,其所生成的模型的規模也越來越大,于是就出現了模型大小已經超出了一台機器的記憶體的情況,于是就需要參數伺服器來解決這一問題。參數伺服器其實是一個機器學習架構,它将機器學習模型分布到多台機器上進行計算實作。
【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器 【Spark Summit EU 2016】Glint: Spark的異步參數伺服器