大规模机器学习问题研究_罗霖

资 源 简 介

大规模机器学习问题研究_罗霖

详 情 说 明

大规模机器学习问题研究涉及的是如何高效处理海量数据和复杂模型的计算挑战。随着数据规模的不断扩大和模型参数的日益增多，传统单机训练方式已无法满足需求，这催生了分布式机器学习技术的发展。

核心挑战主要集中在几个方面：首先是数据并行和模型并行的策略选择，需要根据模型结构和数据特性进行权衡；其次是通信效率问题，在分布式环境下节点间的梯度同步成为性能瓶颈；最后是收敛性保证，如何在保证训练速度的同时维持模型质量。

解决方案通常包含三个层次：算法层面开发高效的优化方法，如异步SGD、模型平均等；系统层面设计参数服务器或AllReduce架构来减少通信开销；硬件层面合理利用GPU/TPU集群加速计算。未来趋势将更关注自动化分布式策略选择和弹性扩展能力。