什么是参数服务器？为什么要使用参数服务器？

近些年来，参数服务器（parameter server） 这个词汇频频出现在各大顶级期刊，会议，学术报告上，成为研究热点之一。如此前沿的名词背后究竟隐藏着什么秘密？本文就参数服务器这一热点话题进行简要分析，带领读者揭开其神秘面纱。

参数服务器是什么？

概括来说，参数服务器是一个为了解决分布式机器学习问题的编程框架[1]。该框架主要包括服务器端（Server ），客户端（Client）和调度器（Scheduler）。

• 服务器端的主要功能是存放机器学习任务的参数，接收客户端的梯度，对本地参数进行更新。
• 客户端的主要功能有两点：一是从服务器端获取当前最新的参数；二是，使用本地或者远程节点的数据和从服务器端获取的参数，计算得到预测值，然后根据设定的损失函数，计算关于训练参数的梯度，最后将梯度发送给服务器端。
• 调度器的主要功能是管理服务器，客户端节点，完成节点之间数据同步，节点添加/删除等功能。

一个简化的参数服务器的流程图如图1所示：

这里需要注意一点，图中使用了共享的参数服务器端。这是因为如果仅使用单一的服务器端，多个客户端不断地从此服务器获取参数，推送梯度，会导致服务器端网络拥塞，部分数据丢失。
此外整个系统还有存在一个或若干控制节点，用来管理服务器端和客户端。整个参数服务器最主要的操作就是图中的Pull（从服务器获取参数）和Push（推送梯度到服务器）。通过不断迭代执行Pull和Push操作，最小化损失函数，就是简易的参数服务器原型。

为什么要使用参数服务器？

说到参数服务器，不得不说起深度学习。众所周知，很多深度学习任务（例如：分类任务，目标检测，人脸识别等）都依靠大数据来训练，海量参数来提高模型的拟合能力。对于世界上顶尖的科技公司（Facebook，Google，Baidu等）来说，训练数据从来都不是困难，他们甚至具有多达TB，PB（1TB=1024GB，1PB=1024TB）量级的数剧。这样规模的数据在单机上训练和预测是明显不可能的。此外，他们还拥有丰富的计算资源（CPU/GPU集群）来支持大规模计算。

因此，如何有效的利用数据和计算资源，提高模型效率，成为急需解决的问题。于是，参数服务器应运而生。参数服务器提供了一条可行解决思路：将数据和训练参数分散到不同的计算节点上，分布式训练。

设计一个参数服务器需要注意什么问题？

在实际的应用中，设计者需要考虑如下几个方面：

1． 通信：针对实际应用场景，选取同步或者异步的通讯方式。一般来说，参数服务器采用异步通信，Server节点无须停下来等待所有Worker节点都完成梯度计算，不排除例外情况。这样做能够减少通信延迟，提高计算效率，也能够减少约束，方便研究人员进行后续优化。

2． 一致性：一致性用来衡量不同节点之间的数据是否一致。强一致性意味着不同节点间的同步成本和时延提高。在设计参数服务器时，考虑到深度学习此类应用对数据一致性不敏感，因此研究人员可以通过设计宽松的一致性模型（flexible consistency model），来平衡系统性能和算法收敛。

3． 可扩展性：设计参数服务器需要考虑动态的插入移除某些节点，不能因为某些节点加入，移除或者故障导致系统重启。

4． 容错：在分布式集群中，难免会出现节点故障，因此需要系统能够快速从非灾难性机器故障中恢复。

5． 易用性：设计参数服务器要考虑用户的需求和使用习惯，减少用户的学习成本。使用户能够集中精力专注到自己的研究领域，而不是花大量时间学习使用手册。

参考文献：

[1] Mu Li, David G. Andersen, Jun Woo Park,Alexander J. Smola, Amr Ahmed, Vanja Josifovski, James Long, Eugene J. Shekita,and Bor-Yiing Su. 2014. Scaling distributed machine learning with the parameterserver. In Proceedings of the 11th USENIX conference on Operating SystemsDesign and Implementation (OSDI’14). USENIX Association, Berkeley, CA, USA,583-598.

[2] Eric P. Xing, Qirong Ho,Wei Dai, Jin Kyu Kim, Jinliang Wei, Seunghak Lee, Xun Zheng, Pengtao Xie,Abhimanu Kumar, Yaoliang Yu Petuum: A New Platform for Distributed Machine Learningon Big Data IEEE Transactions on Big Data, Volume 1, No. 2, Pages 49-67, 2015

[3] PhilippMoritz∗, Nishihara R , ∗ Stephanie Wang, et al. Ray:A Distributed Framework for Emerging AI Applications[J]. 2017.

[4] https://github.com/mlflow/mlflow.git

[5] Jie Jiang, Lele Yu,Jiawei Jiang, Yuhong Liu and Bin Cui. Angel: a new large-scale machine learningsystem. National Science Review (NSR), 2017

[6] Olston, Christopher, et al.“TensorFlow-Serving: Flexible, High-Performance ML Serving.” (2017).