梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算法已经被开发出来。这篇文章的目的是探索分布式训练的一些基本技术。在这篇文章中，我们将使用随机梯度下降法作为一个特例。但是，对于大多数其他优化算法，总体概念是相同的。

神经网络的并行性主要有两种实现方式:数据并行性和模型并行性。数据并行是在并行计算环境中跨多个节点的并行化。它侧重于将数据分布在不同的节点上，这些节点并行地操作数据。在模型并行性中，模型的各个部分分布在不同的节点上。可能是这样的：1/4的层位于计算机A上，1/4的层位于B上，1/2的层位于C上,我们将主要关注数据并行性,也可以进一步关注随机梯度下降算法。

数据并行v模型并行

SGD本质上是一种顺序算法。权重在算法开始时初始化为零。对于每一步（一次传递一批训练数据），梯度都会朝着导致成本函数最小的方向更新。通常，运行它可以提供良好的收敛性，但是运行速度会很慢，尤其是在大型机器学习数据集上。这就是并行方法的用武之地。

并行方法可以有两种类型——同步，即所有计算节点在执行过程中彼此同步，异步，这里每台机器以自己的速度工作。在这两种情况下，我们要考虑的参数是模型的权重——因为每个节点在数据的不同部分上训练，所以权重是不同的。同时，我们的最终目标是对整个数据集进行训练——所有这些不同的权重集必须组合多次才能生成最终的模型。关键的区别在于——我们是否同时更新所有操作的权重，如果是的话，在什么时候更新。

同步训练：

同步训练是指我们以规则的时间间隔更新所有节点上的权重。根据触发更新的时间，它可以分为三大类：完全同步，K同步和K-batch同步。

同步SGD的三种基本类型

• 在完全同步的sgd中，我们等待所有的学习者完成计算。一旦完成了，模型的权重就被组合起来并分配给所有的学习者，下一批训练就开始了。我们可以看到这浪费了大量时间!
• 要解决上述问题，与其等待所有的学习者完成，不如等待他们中的“k”个。这就产生了k同步梯度下降。这个方法看起来确实比前一个好，但是它仍然有一些需要注意的地方—一些学习者仍然需要等待K个完成执行，我们抛弃掉N-k学习者所做的工作。
• 为了在两者之间找到平衡，最流行的同步SGD方法之一是在K批数据的结束进行更新。

请记住，以上每一种方法都会影响模型的准确度——完全同步执行得最好，K-batch获得接近完全同步的准确度，而k-sync最少。

异步SGD：

异步SGD

让我们仔细观察第一个worker完成执行后会发生什么。鉴于权重已更新，我们应将这些权重发送给所有其他workers。但是现在，其他workers还没有完成他们的工作，还没有准备好接受权重。这称为“Staleness”。这种现象增加了收敛时间。

通过多种方法可以弥补上述不足，但不能完全解决。一种方法是修改学习率，即为Staleness组件分配较小的学习率。

高效的沟通在训练期间起着重要作用，可以通过多种方式来实现。有两种主要的方法，一种是让一个集中的服务器收集所有的参数并分发它们，另一种是使用分散的版本，其中节点与一组要共享的其他节点进行通信。

基于参数服务器的设置

去中心化的架构（没有单独的参数服务器）

随着神经网络的使用呈指数级增长，训练快速、准确的模型变得势在必行。像谷歌、Facebook和IBM这样的巨头都在积极地研究这个领域，并且每天都在提出解决方案。流行的深度学习框架也开始支持分布式训练，如Tensorflow、Caffe和PyTorch。

结论：

在上面的文章中，我们对顺序算法（SGD）如何转换为并行算法进行了概述。