5月18日，由CSDN出品的2017中國(guó)云計(jì)算技術(shù)大會(huì)(簡(jiǎn)稱CCTC，Cloud Computing Technology Conference)在北京盛大召開(kāi)，第四范式機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)工程師涂威威出席人工智能專場(chǎng)并作主題演講。

作為第四范式?先知平臺(tái)核心機(jī)器學(xué)習(xí)框架GDBT的設(shè)計(jì)者，涂威威在大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用等方面有深厚積累。演講中，涂威威表示，現(xiàn)在有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成智能決策引擎。企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)中的核心模型訓(xùn)練系統(tǒng)有著什么樣的設(shè)計(jì)和優(yōu)化的考慮?與教科書(shū)中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用相比，企業(yè)實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中有哪些容易被人忽略的陷阱?涂威威對(duì)此作了經(jīng)驗(yàn)分享，同時(shí)給出了一些可供參考的解決方案。

工業(yè)界大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算框架的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典定義，是利用經(jīng)驗(yàn)(數(shù)據(jù))來(lái)改善系統(tǒng)性能。在應(yīng)用過(guò)程中，首先要明確機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)的定義，也就是用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做什么事情。以谷歌提升搜索廣告業(yè)務(wù)收入為例，谷歌首先對(duì)提升收入的目標(biāo)進(jìn)行拆解，廣告收入=平均單次點(diǎn)擊價(jià)格點(diǎn)擊率廣告展現(xiàn)量，其中“廣告展現(xiàn)量”被硬性控制(考慮到政策法規(guī)和用戶體驗(yàn))，“單次點(diǎn)擊價(jià)格”受廣告主主動(dòng)出價(jià)影響，與上面兩者不同，“點(diǎn)擊率”的目標(biāo)明確，搜索引擎記錄了大量的展現(xiàn)點(diǎn)擊日志，而廣告候選集很大，不同廣告的點(diǎn)擊率差別很大，谷歌廣告平臺(tái)有控制廣告展現(xiàn)的自主權(quán)，因此對(duì)于谷歌提升搜索廣告收入的問(wèn)題而言，機(jī)器學(xué)習(xí)最適合用來(lái)優(yōu)化“廣告點(diǎn)擊率”。在確定了機(jī)器學(xué)習(xí)具體的優(yōu)化目標(biāo)是廣告點(diǎn)擊率之后，谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)循環(huán)執(zhí)行四個(gè)系統(tǒng)：數(shù)據(jù)收集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型服務(wù)(模型服務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)被下一個(gè)循環(huán)的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)收集)。在這四個(gè)系統(tǒng)中，與機(jī)器學(xué)習(xí)算法最相關(guān)的就是模型訓(xùn)練系統(tǒng)。

在涂威威看來(lái)，計(jì)算框架設(shè)計(jì)上，沒(méi)有普適的最好框架，只有最適合實(shí)際計(jì)算問(wèn)題的框架。

針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的兼顧開(kāi)發(fā)效率和執(zhí)行效率的大規(guī)模分布式并行計(jì)算框架

在工業(yè)應(yīng)用中，有效數(shù)據(jù)、特征維度正在迅速攀升。在數(shù)據(jù)量方面，以往一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)僅有幾萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)，如今一個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量已很容易達(dá)到千億級(jí)別。在特征維度方面，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)采用“抓大放小”的方式—只使用高頻宏觀特征，忽略包含大量信息的低頻微觀特征—進(jìn)行訓(xùn)練，但隨著算法、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)收集能力的不斷增強(qiáng)，更多的低頻微觀特征被加入到機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，使模型的效果更加出色。

特征頻率分布

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也在工業(yè)應(yīng)用中不斷發(fā)展，最早期的機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用只利用宏觀特征、簡(jiǎn)單模型，到后來(lái)發(fā)展為兩個(gè)不同的流派：以微軟、雅虎為代表的只利用宏觀特征但使用復(fù)雜模型流派，以谷歌為代表的使用簡(jiǎn)單模型但利用微觀特征流派，到現(xiàn)在，利用更多微觀特征以及復(fù)雜模型去更精細(xì)地刻畫(huà)復(fù)雜關(guān)系已是大勢(shì)所趨。這便對(duì)模型訓(xùn)練提出了更高的要求。

其一，訓(xùn)練系統(tǒng)需要分布式并行。由于功率墻(Power Wall，芯片密度不能無(wú)限增長(zhǎng))和延遲墻(Latency Wall，光速限制，芯片規(guī)模和時(shí)鐘頻率不能無(wú)限增長(zhǎng))的限制，摩爾定律正在慢慢失效，目前，提升計(jì)算能力的方式主要是依靠并行計(jì)算，從早期的以降低執(zhí)行延遲為主到現(xiàn)在的以提升吞吐量為主。在模型訓(xùn)練的高性能計(jì)算要求下，單機(jī)在IO、存儲(chǔ)、計(jì)算方面的能力力不從心，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)需要分布式并行化。當(dāng)然我們也需要牢記Amdahl定律。

Power Wall，功耗隨著集成電路密度指數(shù)提升

其二，訓(xùn)練框架需要高開(kāi)發(fā)效率。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里，一個(gè)著名的定理叫No Free Lunch[Wolpert and Macready 1997]，是指任意算法(包括隨機(jī)算法)在所有問(wèn)題上的期望性能一樣，不存在通用的算法，因此需要針對(duì)不同的實(shí)際問(wèn)題，研發(fā)出不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這就需要機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算框架的開(kāi)發(fā)效率非常高。

典型的機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程

其三，訓(xùn)練系統(tǒng)需要高執(zhí)行效率。在面對(duì)實(shí)際問(wèn)題時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)、特征表達(dá)、模型、模型參數(shù)等進(jìn)行多種嘗試，且每一次嘗試，都需要單獨(dú)做模型訓(xùn)練。所以，模型訓(xùn)練是整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程中被重復(fù)執(zhí)行最多的模塊，執(zhí)行效率也就成為了重中之重。

機(jī)器學(xué)習(xí)核心系統(tǒng)對(duì)計(jì)算資源的需求對(duì)比

其四，底層框架的No Free Lunch。對(duì)于不同的計(jì)算問(wèn)題，計(jì)算的模式和對(duì)各種計(jì)算資源的需求都是不一樣的，因此沒(méi)有在所有問(wèn)題上最好的架構(gòu)，只有最適合實(shí)際問(wèn)題的架構(gòu)。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的特性進(jìn)行框架設(shè)計(jì)才能更有效地解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的計(jì)算問(wèn)題。

開(kāi)發(fā)效率的優(yōu)化

在提高開(kāi)發(fā)效率上，這里分享計(jì)算和編程模式的選擇、編程語(yǔ)言的選擇兩個(gè)方面。

并行計(jì)算范式分為兩種，一種是基于共享內(nèi)存的并行計(jì)算范式，不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享同一塊內(nèi)存，這里底層需要處理訪存沖突等問(wèn)題，這種模式一般被用在小規(guī)模處理器的情況，比如單機(jī)多處理器;另外一種是基于消息傳遞的并行計(jì)算范式，每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)使用自己的內(nèi)存，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)消息傳遞的模式進(jìn)行并行計(jì)算。在實(shí)際的分布式并行系統(tǒng)中，多機(jī)器之間一般基于消息傳遞，單機(jī)內(nèi)部一般基于共享內(nèi)存(也有一些系統(tǒng)基于消息傳遞)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式模式，又分為數(shù)據(jù)分布式和模型分布式。數(shù)據(jù)分布式是指將訓(xùn)練數(shù)據(jù)切成很多份，不同的機(jī)器處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。但對(duì)于一些較大的模型，單機(jī)可能沒(méi)有辦法完成整個(gè)模型的運(yùn)算，于是把模型切成很多份，不同機(jī)器計(jì)算模型的不同部分。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，根據(jù)不同的場(chǎng)景需要，二者一般是并存的。

數(shù)據(jù)分布式和模型分布式

機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中常見(jiàn)的分布式并行計(jì)算模型

最常見(jiàn)的就是分布式數(shù)據(jù)流計(jì)算模型。數(shù)據(jù)流模型是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的并行計(jì)算執(zhí)行模型。數(shù)據(jù)流計(jì)算邏輯基于數(shù)據(jù)流圖表達(dá)。 用戶通過(guò)描述一個(gè)計(jì)算流圖來(lái)完成計(jì)算，對(duì)計(jì)算流圖中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定義，用戶一般不需要指定具體執(zhí)行流程。數(shù)據(jù)流圖內(nèi)部不同數(shù)據(jù)的計(jì)算一般是異步完成的，其中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)只要上游ready就可以執(zhí)行計(jì)算邏輯。目前主流的ETL(Extract-Transform-Load)數(shù)據(jù)處理框架比如Hadoop、Spark、Flink等都是基于數(shù)據(jù)流計(jì)算模型。但是機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算任務(wù)有一個(gè)共享的不斷被擦寫(xiě)的中間狀態(tài)：模型參數(shù)，計(jì)算過(guò)程會(huì)不斷的讀寫(xiě)中間狀態(tài)。數(shù)據(jù)流的計(jì)算模型在執(zhí)行過(guò)程中一般是異步的，所以很難對(duì)共享中間狀態(tài)——模型參數(shù)，進(jìn)行很好的一致性控制。所以基于數(shù)據(jù)流計(jì)算模型的一致性模型一般都是同步的，在數(shù)據(jù)流內(nèi)部保證強(qiáng)一致性，但是基于同步的系統(tǒng)執(zhí)行性能取決于最慢的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，計(jì)算效率比較低。

數(shù)據(jù)流計(jì)算模型中的模型參數(shù)困惑

另一個(gè)常見(jiàn)的分布式并行計(jì)算模型就是基于參數(shù)服務(wù)器的分布式計(jì)算模型。參數(shù)服務(wù)器就是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練計(jì)算中的共享狀態(tài)——模型參數(shù)管理的一種直觀的抽象，對(duì)模型參數(shù)的讀寫(xiě)由統(tǒng)一的參數(shù)服務(wù)器管理，參數(shù)服務(wù)器本質(zhì)上就是一個(gè)支持多種一致性模型的高性能Key-Value存儲(chǔ)服務(wù)。基于參數(shù)服務(wù)器可以實(shí)現(xiàn)不同的一致性模型，一個(gè)極端就是BSP(Bulk Synchronous Parallel，同步并行)，所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)在計(jì)算過(guò)程中都獲取一致的模型參數(shù)，對(duì)于算法實(shí)現(xiàn)而言有一致性的保障，但是代價(jià)是同步造成的資源浪費(fèi);另一個(gè)極端是ASP(Asynchronous Parallel，異步并行)，所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)在計(jì)算過(guò)程中彼此之間的模型參數(shù)沒(méi)有任何的一致性保證，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間完全異步執(zhí)行，這種一致性模型計(jì)算效率很高，但是模型參數(shù)沒(méi)有一致性保證，不同節(jié)點(diǎn)獲取到的是不同版本的模型，訓(xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定，影響算法效果;CMU的Erix Xing教授提出了介于BSP和ASP兩者之間的SSP(Stale Synchronous Parallel)，通過(guò)限制最大不一致的參數(shù)版本數(shù)來(lái)控制整體的同步節(jié)奏，這樣既能緩解由于同步帶來(lái)的執(zhí)行效率問(wèn)題，又使得算法相對(duì)于ASP在收斂性質(zhì)上有更好的保證。基于不同的一致性模型可以很好地在運(yùn)行速度和算法效果上進(jìn)行權(quán)衡。

其實(shí)，數(shù)據(jù)流計(jì)算模型和參數(shù)服務(wù)器計(jì)算模型刻畫(huà)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練計(jì)算過(guò)程的不同方面，機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)的流動(dòng)用數(shù)據(jù)流來(lái)描述就很自然，模型訓(xùn)練過(guò)程中的中間狀態(tài)可以被參數(shù)服務(wù)器計(jì)算模型自然的描述。因此，這兩者進(jìn)行結(jié)合是整體的發(fā)展趨勢(shì)：在數(shù)據(jù)流中對(duì)參數(shù)服務(wù)器進(jìn)行讀寫(xiě)操作，比如Intel就開(kāi)發(fā)了Spark上的參數(shù)服務(wù)器。但是數(shù)據(jù)流計(jì)算模型和參數(shù)服務(wù)器計(jì)算模型的一致性模型不盡相同，參數(shù)服務(wù)器的一致性模型比如BSP或者SSP都會(huì)打破數(shù)據(jù)流原有的異步計(jì)算邏輯。參數(shù)服務(wù)器和數(shù)據(jù)流結(jié)合的災(zāi)備策略和一致性管理策略需要仔細(xì)的設(shè)計(jì)才能很好地統(tǒng)一和融合。

數(shù)據(jù)流和參數(shù)服務(wù)器結(jié)合的架構(gòu)

編程模型和編程語(yǔ)言的選擇

編程范式可以分為兩種，命令式與聲明式。命令式編程通過(guò)顯式指定具體執(zhí)行流程來(lái)進(jìn)行編程，常見(jiàn)的命令式語(yǔ)言是C/C++等;與命令式編程不同，聲明式編程不顯示指定具體執(zhí)行流程，只定義描述計(jì)算任務(wù)目標(biāo)，將具體執(zhí)行交由底層計(jì)算框架決定。命令式編程由于顯式指定具體執(zhí)行流程會(huì)顯得更加靈活，而聲明式編程底層計(jì)算框架可以針對(duì)執(zhí)行流程進(jìn)行更深入的優(yōu)化從而可能會(huì)更加高效。在實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練計(jì)算框架中，兩者其實(shí)一般是并存的，比如MxNet、Tensorflow等。

求和運(yùn)算的命令式實(shí)現(xiàn)和聲明式實(shí)現(xiàn)比較

為了兼顧運(yùn)行效率和易用性，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練計(jì)算框架的編程語(yǔ)言的選擇一般采用前后端分離的方式：以C/C++、Java/Scala等作為后端以保證系統(tǒng)運(yùn)行效率，使用Python、R等作為前端以提供更為易用的編程接口。對(duì)于后端語(yǔ)言的選擇上，主流的就是Java和C++，這兩者各有優(yōu)劣：

在生態(tài)上，Java由于易于開(kāi)發(fā)使得其生態(tài)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于C++，很多大數(shù)據(jù)計(jì)算框架都基于Java或者類Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā);

在可移植性上，由于JVM屏蔽了很多底層差異性，所以Java要優(yōu)于C++;

在內(nèi)存管理上，基于GC的Java在大數(shù)據(jù)、同步分布式并行的情況下，效率要遠(yuǎn)低于優(yōu)化過(guò)的C++的效率，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)情況下，GC的概率會(huì)很高，而一旦一臺(tái)服務(wù)器開(kāi)始GC其計(jì)算能力將受很大影響，整體集群尤其在同步情況下的計(jì)算效率也會(huì)大打折扣，而機(jī)器數(shù)增加的情況下，在一定時(shí)刻觸發(fā)GC的概率也會(huì)大大增加;

在語(yǔ)言抽象上，C++的模板機(jī)制在編譯時(shí)刻進(jìn)行展開(kāi)，可以做更多的編譯優(yōu)化，在實(shí)際執(zhí)行時(shí)除了產(chǎn)生的程序文件更大一些之外，整體執(zhí)行效率非常高，而與之對(duì)應(yīng)的Java泛型采用類型擦除方式實(shí)現(xiàn)，在實(shí)際運(yùn)行時(shí)做數(shù)據(jù)類型cast，會(huì)帶來(lái)很多額外的開(kāi)銷，使得其整體執(zhí)行效率受到很大影響。

在實(shí)際機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上，具體的選擇取決于框架設(shè)計(jì)者的偏好和實(shí)際問(wèn)題(比如系統(tǒng)部署要求、開(kāi)發(fā)代價(jià)等)的需求。

執(zhí)行效率的優(yōu)化

執(zhí)行效率優(yōu)化方面主要舉例分享計(jì)算、存儲(chǔ)、通訊、容錯(cuò)四個(gè)方面的優(yōu)化。

在計(jì)算方面，最重要的優(yōu)化點(diǎn)就是均衡。均衡不僅包括不同的機(jī)器、不同的計(jì)算線程之間的負(fù)載均衡，還包括算術(shù)邏輯運(yùn)算資源、存儲(chǔ)資源、通訊資源等等各種與計(jì)算有關(guān)資源之間的均衡，其最終目的是最大化所有計(jì)算資源的利用率。在實(shí)際的優(yōu)化過(guò)程中，需要仔細(xì)地對(duì)程序進(jìn)行Profiling，然后找出可能的性能瓶頸，針對(duì)性能瓶頸進(jìn)行優(yōu)化，解決瓶頸問(wèn)題，但是這時(shí)候性能瓶頸可能會(huì)轉(zhuǎn)移，就要繼續(xù)迭代：Profiling→發(fā)現(xiàn)瓶頸→解決瓶頸。

典型的計(jì)算性能優(yōu)化循環(huán)

CPU和GPU的架構(gòu)對(duì)比

分布式計(jì)算是有代價(jià)的，比如序列化代價(jià)、網(wǎng)絡(luò)通訊代價(jià)等等，并不是所有的任務(wù)都需要分布式執(zhí)行，有些情況下任務(wù)或者任務(wù)的某些部分可以很好地被單機(jī)執(zhí)行，不要為了分布式而分布式。為了得到更好的計(jì)算性能，需要對(duì)單機(jī)和分布式進(jìn)行分離優(yōu)化。

CPU、GPU、FPGA等不同硬件有各自的優(yōu)勢(shì)，比如CPU適合復(fù)雜指令，有分支預(yù)測(cè)，大緩存，適合任務(wù)并行;GPU有大量的算術(shù)邏輯運(yùn)算單元，但緩存較小，沒(méi)有分支預(yù)測(cè)，適合粗粒度數(shù)據(jù)并行，但不適合復(fù)雜指令執(zhí)行，可以用來(lái)加速比如矩陣運(yùn)算等粗粒度并行的計(jì)算任務(wù);FPGA對(duì)于特定的計(jì)算任務(wù)，比如深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后有著介于CPU和GPU之間的峰值，同時(shí)功耗遠(yuǎn)低于GPU芯片。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)需要進(jìn)行合理的任務(wù)調(diào)度，充分發(fā)揮不同計(jì)算硬件的優(yōu)勢(shì)，提升計(jì)算硬件的利用率。

近些年CPU、GPU等計(jì)算硬件的效率提升速度遠(yuǎn)高于主存性能的提升速度，所以計(jì)算和存儲(chǔ)上的性能差距在不斷擴(kuò)大，形成了“存儲(chǔ)墻”(Memory Wall)，因此在很多問(wèn)題上，存儲(chǔ)優(yōu)化更為重要。在存儲(chǔ)方面，從CPU的寄存器到L1、L2等高速緩存，再到CPU本地內(nèi)存，再到其他CPU內(nèi)存，還有外存等有著復(fù)雜的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和不同的存儲(chǔ)硬件，訪問(wèn)效率也有著量級(jí)的差距。Jeff Dean建議編程人員牢記不同存儲(chǔ)硬件的性能數(shù)據(jù)。

存儲(chǔ)層級(jí)架構(gòu)、性能數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)墻

針對(duì)存儲(chǔ)的層次結(jié)構(gòu)和各個(gè)層級(jí)存儲(chǔ)硬件的性能特性，可以采取數(shù)據(jù)本地化及訪存模式等存儲(chǔ)優(yōu)化的策略。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)是迭代的，可以將一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)或者一些中間計(jì)算結(jié)果放在本地，再次訓(xùn)練時(shí)，無(wú)需請(qǐng)求遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù);另外在單機(jī)情況下，也可以嘗試不同的內(nèi)存分配策略，調(diào)整計(jì)算模式，增強(qiáng)數(shù)據(jù)本地化。在訪存模式優(yōu)化方面，也可以進(jìn)行很多優(yōu)化：數(shù)據(jù)訪問(wèn)重新排序，比如GPU中紋理渲染和矩陣乘法運(yùn)算中常見(jiàn)的Z秩序曲線優(yōu)化;調(diào)整數(shù)據(jù)布局，比如可以采用更緊致的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提升順序訪存的緩存命中率，同時(shí)，在多線程場(chǎng)景下，盡量避免線程之間頻繁競(jìng)爭(zhēng)申請(qǐng)釋放內(nèi)存，會(huì)競(jìng)爭(zhēng)同一把鎖。除此之外還可以將冷熱數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，提升緩存命中率;數(shù)據(jù)預(yù)取，比如可以用另外一根線程提前預(yù)取數(shù)據(jù)到更快的存儲(chǔ)中，提升后續(xù)計(jì)算的訪存效率。

通信是分布式機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算系統(tǒng)中至關(guān)重要的部分。通訊包括點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊和組通訊(如AllReduce、AllGather等)。可通過(guò)軟件優(yōu)化、硬件優(yōu)化的形式提高執(zhí)行效率。

在軟件優(yōu)化方面，可以通過(guò)比如序列化框架優(yōu)化、通訊壓縮、應(yīng)用層優(yōu)化的方式進(jìn)行優(yōu)化：

通訊依賴于序列化，通用序列化框架比如ProtoBuffer、Thrift等，為了通用性、一些前后兼容性和跨語(yǔ)言考慮等會(huì)犧牲一定的效率，針對(duì)特定的通訊場(chǎng)景可以設(shè)計(jì)更加簡(jiǎn)單的序列化框架，提升序列化效率。

在帶寬成為瓶頸時(shí)，可以考慮使用CPU兌換帶寬的方式，比如利用壓縮技術(shù)來(lái)降低帶寬壓力。

更重要的優(yōu)化來(lái)自于考慮應(yīng)用層通訊模式，可以做更多的優(yōu)化：比如參數(shù)服務(wù)器的客戶端，可以將同一臺(tái)機(jī)器中多個(gè)線程的請(qǐng)求進(jìn)行請(qǐng)求合并，因?yàn)橥淮螜C(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中，不同線程之間大概率會(huì)有很多重復(fù)的模型參數(shù)請(qǐng)求;或者根據(jù)參數(shù)服務(wù)器不同的一致性模型，可以做請(qǐng)求緩存，提升查詢效率，降低帶寬;或者對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌梢圆扇〔煌慕M通訊實(shí)現(xiàn)方式。

除了軟件優(yōu)化之外，通訊架構(gòu)需要充分利用硬件特性，利用硬件來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)吞吐、降低網(wǎng)絡(luò)延遲，比如可以配置多網(wǎng)卡建立冗余鏈路提升網(wǎng)絡(luò)吞吐，或者部署 Infiniband提升網(wǎng)絡(luò)吞吐、降低網(wǎng)絡(luò)延遲等。

在容錯(cuò)方面，對(duì)于不同的系統(tǒng)，容錯(cuò)策略之間核心的區(qū)別就在于選擇最適合的Tradeoff。這里的Tradeoff是指每次失敗后恢復(fù)任務(wù)所需要付出的代價(jià)和為了降低這個(gè)代價(jià)所付出的overhead之間的權(quán)衡。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)的容錯(cuò)策略時(shí)，需要考慮機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練任務(wù)的特點(diǎn)：首先機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)迭代式的計(jì)算任務(wù)，中間狀態(tài)較多;其次機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)中模型參數(shù)是最重要的狀態(tài);最后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練不一定需要強(qiáng)一致性。

在業(yè)界常見(jiàn)的有Data Lineage和Checkpointing兩種機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)災(zāi)備方案。Data Lineage通過(guò)記錄數(shù)據(jù)的來(lái)源，簡(jiǎn)化了對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源的追蹤，一旦數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤或者丟失，可以根據(jù)Data Lineage找到之前的數(shù)據(jù)利用重復(fù)計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，常見(jiàn)的開(kāi)源項(xiàng)目Spark就使用這種災(zāi)備方案。Data Lineage的粒度可大可小，同時(shí)需要一個(gè)比較可靠的維護(hù)Data Lineage的服務(wù)，總體overhead較大，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中的共享狀態(tài)——模型參數(shù)不一定是很好的災(zāi)備方式，因?yàn)槟Ｐ蛥?shù)是共享的有著非常多的中間狀態(tài)，每個(gè)中間狀態(tài)都依賴于之前版本的模型參數(shù)和中間所有數(shù)據(jù)的計(jì)算;與Data Lineage不同，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)中的Checkpointing策略，一般會(huì)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)的災(zāi)備，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是迭代式的，可以利用這一點(diǎn)，在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)一致性模型的情況下，在單次或多次迭代之間或者迭代內(nèi)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)以及訓(xùn)練進(jìn)度進(jìn)行災(zāi)備，這樣在發(fā)生故障的情況下，可以從上一次迭代的模型checkpoint開(kāi)始，進(jìn)行下一輪迭代。相比于Data Lineage，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練系統(tǒng)對(duì)模型參數(shù)和模型訓(xùn)練進(jìn)度進(jìn)行Checkpointing災(zāi)備是更加自然和合適的，所以目前主流的專門(mén)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的計(jì)算框架比如Tensorflow、Mxnet等都是采用Checkpointing災(zāi)備策略。

 除了上述的容錯(cuò)方式之外，還可以使用傳統(tǒng)災(zāi)備常用的部署冗余系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行災(zāi)備，根據(jù)災(zāi)備系統(tǒng)的在線情況，可以分為冷、溫和熱備份方式，實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)實(shí)際的資源和計(jì)算性能要求選擇最合適實(shí)際問(wèn)題的冗余容錯(cuò)方式。

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用的常見(jiàn)陷阱

在實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)遇到一些容易被忽視的陷阱。這里舉例分享一些常見(jiàn)的陷阱：一致性、開(kāi)放世界、依賴管理、可理解性/可調(diào)試性。

一致性陷阱

一致性陷阱是最常見(jiàn)的容易被忽視的陷阱。

首先訓(xùn)練/預(yù)估一致性問(wèn)題是最常見(jiàn)的，其中包括特征表達(dá)不一致以及目標(biāo)含義不一致。特征表達(dá)不一致較為常見(jiàn)，起因也有很多：表達(dá)方式不一是比較常見(jiàn)的，比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中0代表男，1代表女，可是在預(yù)估數(shù)據(jù)中1代表女，0代表男;訓(xùn)練和評(píng)估特征提取中，某一方或者兩方都出現(xiàn)了邏輯錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致不一致;有一種比較隱秘的不一致叫“穿越”，尤其在時(shí)序數(shù)據(jù)上特別容易發(fā)生，“穿越”就是指特征里包含了違反時(shí)序或者因果邏輯的信息，比如有特征是在整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中取該特征時(shí)正負(fù)例的個(gè)數(shù)/比例，這里其實(shí)隱含使用到了樣本的標(biāo)注信息，但是實(shí)際在預(yù)估過(guò)程中是不可能提前拿到標(biāo)注信息的(否則就不需要預(yù)估了);又比如某些特征使用了當(dāng)前樣本時(shí)間點(diǎn)之后的信息，但是這在實(shí)際的預(yù)估中是做不到的，因?yàn)槟壳斑€無(wú)法穿越到未來(lái)。還有一種不一致性是目標(biāo)含義的不一致性，比如目標(biāo)是優(yōu)化搜索結(jié)果的用戶滿意度，但是卻用用戶點(diǎn)擊作為機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)，用戶點(diǎn)擊了某個(gè)搜索結(jié)果不代表用戶對(duì)這個(gè)結(jié)果滿意。

另外一種容易被忽視的一致性是字段含義會(huì)隨著時(shí)間的推移會(huì)發(fā)生變化。

在實(shí)際應(yīng)用中需要重點(diǎn)關(guān)注一致性測(cè)試，留意特征的具體物理含義，避免出現(xiàn)特征表達(dá)不一致、目標(biāo)含義不一致、隨時(shí)間變化的不一致的問(wèn)題。

開(kāi)放世界陷阱

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)被應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中去時(shí)，面對(duì)的就是一個(gè)開(kāi)放世界，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)不再是一個(gè)靜態(tài)孤立的系統(tǒng)，而是需要跟外部世界打交道，這里就有很多的陷阱。其中有一個(gè)非常著名的幸存者偏差問(wèn)題，因?yàn)楫?dāng)前的模型會(huì)影響下一次模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果不做干涉，那么訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有偏差的。這個(gè)偏差最著名的起源來(lái)自二戰(zhàn)期間，科學(xué)家團(tuán)隊(duì)研究如何對(duì)飛機(jī)加固來(lái)提升飛機(jī)在戰(zhàn)場(chǎng)的存活率，他們找來(lái)了戰(zhàn)場(chǎng)上存活下來(lái)的飛機(jī)上的彈孔進(jìn)行分析，最后得出結(jié)論：腹部中彈最多，所以需要在腹部進(jìn)行加固，可提高存活率。但是，統(tǒng)計(jì)學(xué)家Abraham Wald指出他們忽略了那些被摧毀的飛機(jī)，因?yàn)樗鼈儽粨糁辛藱C(jī)翼、引擎等關(guān)鍵部位，所以可能更好地保護(hù)機(jī)翼、引擎等關(guān)鍵部位才能提升飛機(jī)在戰(zhàn)場(chǎng)上的存活率。在推薦系統(tǒng)、搜索引擎等系統(tǒng)中這樣的問(wèn)題是非常常見(jiàn)的，用戶看到的結(jié)果是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型推薦出來(lái)的，而這些結(jié)果又會(huì)成為下一次機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)是有模型偏置的。本質(zhì)上這是一個(gè)Exploitation和Exploration上權(quán)衡的問(wèn)題，需要以長(zhǎng)期效果為目標(biāo)，解決這樣的問(wèn)題可以參考強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的解決方案。除了幸存者偏差陷阱之外，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中也可能會(huì)與其他系統(tǒng)進(jìn)行配合，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸出會(huì)隨著數(shù)據(jù)而發(fā)生變化，但是如果與之配合的系統(tǒng)中依賴機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)輸出的參數(shù)比如閾值等卻固定不變，就可能會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的效果。實(shí)際應(yīng)用中需要監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸出分布和對(duì)其他系統(tǒng)的影響，可采取比如預(yù)估分布矯正等策略。

依賴陷阱

不謹(jǐn)慎的依賴容易導(dǎo)致非常災(zāi)難性的結(jié)果，但是在實(shí)際應(yīng)用中往往會(huì)被忽視。常見(jiàn)的依賴有：

數(shù)據(jù)依賴：與傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)不同，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的表現(xiàn)依賴于外部數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)依賴相比于代碼依賴會(huì)更加可怕，因?yàn)楹芏嗲闆r下是隱式的很難察覺(jué)或分析。

在大公司中經(jīng)常發(fā)生的情況是模型之間的依賴，在解決某個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型B，為了圖快，依賴了其他團(tuán)隊(duì)模型A的輸出，但是如果依賴的團(tuán)隊(duì)升級(jí)了模型A，那么對(duì)于B而言將會(huì)是災(zāi)難性的。

除了數(shù)據(jù)依賴和模型之間的依賴之外，更難被察覺(jué)的是隱性依賴，可能會(huì)有一些特征字段會(huì)被模型自己改變，比如推薦系統(tǒng)中“用戶點(diǎn)擊推薦文章的次數(shù)”這個(gè)特征會(huì)隨著推薦模型的升級(jí)而發(fā)生改變。

實(shí)際應(yīng)用中要密切關(guān)注數(shù)據(jù)依賴，盡量避免產(chǎn)生模型之間的依賴，避免出現(xiàn)隱性依賴。

可理解性/可調(diào)試性陷阱

可理解性/可調(diào)試性最容易被大家忽略。在實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用中，經(jīng)常為了追求效果可能會(huì)采用非常復(fù)雜的模型，然后這個(gè)模型可能很難理解，也很難調(diào)試。

對(duì)于一些業(yè)務(wù)，比如醫(yī)療應(yīng)用、銀行審計(jì)等都會(huì)需要模型的可理解性。對(duì)于可理解性，一種常見(jiàn)的解決方法是說(shuō)做模型轉(zhuǎn)換，比如說(shuō)像周志華教授提出的Twice Learning方法，可以把一個(gè)非常復(fù)雜的應(yīng)用模型，通過(guò)Twice Learning的方式轉(zhuǎn)換成一個(gè)性能相近的決策樹(shù)模型，而決策樹(shù)模型是一個(gè)比較容易理解的模型。還有一種做法就是對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果給出解釋，比如最新的工作LIME借用類似Twice Learning的思想，在局部區(qū)域內(nèi)用可理解模型對(duì)復(fù)雜模型進(jìn)行解釋。

可調(diào)試性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用是非常重要的，因?yàn)槟Ｐ蛶?乎不可能100%正確，而為了追求業(yè)務(wù)效果，容易采用非常復(fù)雜的特征和模型，但是在復(fù)雜模型和特征情況下沒(méi)發(fā)生了bad case，或者想要提升模型性能，會(huì)很難分析，導(dǎo)致模型很難提升，不利于后續(xù)的發(fā)展，所以在實(shí)際的業(yè)務(wù)中需要選擇適合實(shí)際問(wèn)題和團(tuán)隊(duì)能力的特征、模型復(fù)雜度。

[Twice Learnig和LIME]

總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)改善系統(tǒng)性能，是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn)人工智能的方式，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)。隨著實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度的增長(zhǎng)，計(jì)算能力的不斷提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化，工業(yè)應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)正在從早期的簡(jiǎn)單模型宏觀特征轉(zhuǎn)變到現(xiàn)在的復(fù)雜模型微觀特征，這樣的轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的核心系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和模型服務(wù)，每個(gè)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)、通訊和一致性的要求都不一樣。對(duì)于模型訓(xùn)練系統(tǒng)而言，由于摩爾定律失效，實(shí)際業(yè)務(wù)整體的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度持續(xù)不斷的增長(zhǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的No Free Lunch定理，實(shí)際建模過(guò)程中頻繁嘗試的需要，計(jì)算框架的No Free Lunch，實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要一個(gè)專門(mén)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的兼顧開(kāi)發(fā)效率和執(zhí)行效率的分布式并行計(jì)算框架。這次分享首先對(duì)解決開(kāi)發(fā)效率中的計(jì)算和編程模型的選擇，編程語(yǔ)言的選擇做了介紹，開(kāi)發(fā)者需要根據(jù)自己實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景、開(kāi)發(fā)成本和團(tuán)隊(duì)能力等去做權(quán)衡和選擇。然后又舉例介紹了解決執(zhí)行效率中涉及到的計(jì)算、存儲(chǔ)、通訊和容錯(cuò)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。持續(xù)Profiling，迭代消除瓶頸，均衡利用好各種計(jì)算資源，盡可能最大化各類計(jì)算資源的利用率，從而提升整體執(zhí)行效率。

機(jī)器學(xué)習(xí)被應(yīng)用到實(shí)際的業(yè)務(wù)中會(huì)有很多容易被忽視的陷阱。這次分享對(duì)其中常見(jiàn)的各種類型的一致性陷阱、機(jī)器學(xué)習(xí)面對(duì)開(kāi)放世界中的陷阱、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中各種依賴的陷阱以及容易被忽視的模型可理解性和可調(diào)試性做了簡(jiǎn)單的介紹，同時(shí)給出了一些可供參考的解決方案。在實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中需要盡量避免踏入這些陷阱。

轉(zhuǎn)載自：36大數(shù)據(jù)