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分布式深度学习-研究笔记 | Planet X
Source: lgd.gd
Article summary:
1. 分布式深度学习是利用多个节点的计算能力来加速训练过程。
2. 文章介绍了机器学习和深度神经网络的相关概念，以及SGD算法的详情。
3. 文章还介绍了数据并行、模型并行、流水线并行以及将多个方案相结合的混合并行，以及用于寻找最佳并行方案的一般性算法，以及优化数据传输过程的主要方法。
Article analysis:
本文是一项关于分布式深度学习的文章，它对机器学习、神经网络和SGD 算法进行了说明，并提出了三大并行方式——数据并行、模型并行、流水线并行——以及用于寻找最佳并行方式的一般性方法。
尽管文章中使用了大量图片来说明内容，但是在部分内容上却略显牵强。例如：文章中将SGD 算法归为“能够使得期望风险Rexp(f)尽量小”之中；考虑到SGD 的随机性（stochasticity ）, 这样的说法不太准确。此外, 文章中也省略了一些重要信息, 例如: 在数据传输过程中, 对数据集大小、数量、格式之间关联性如何影响优化这一问题; 以及在不同情况下, 选用何者作为优化目标函数 (objective function) 等问题。
此外, 文章中也未考虑到其他因子, 例如: 在不同情况下, 选用何者作为优化目标函数 (objective function); 不同情况下使用不同的 SGD 等; 使用不同 SGD 的时间成本; 使用不同 SGD 的代价; 使用不同 SGD 的风险; 各节能之间如何协作; 运行时收敛速度如何影响性能; 最大化/最小化/其它相关问题; 对 GPU/TPU/CPU 进行功耗优化; 多颗 CPU/GPU/TPU 运作时收敛速度如何影响性能; 多颗 CPU/GPU/TPU 运作时收敛速度如何影响代价; 多颗 CPU/GPU/TPU 运作时收敛速度如何影响风险; 多颗 CPU/GPU/TPU 运作时收敛速度如何影响时间成本。
因此：尽���文章在部分内容上已很详尽地进行说明；然考虑到上述省略或遗忘的信息（例如: SGD 随机性、数据集大小、格式之间关联性、优化目标函数 (objective function) 选取原则、SGD 时间成本代价风险、CPU GPU TPU 功耗优化原理…… ） ；因此文章在可信度上存