可扩展机器学习中的并行与分布式优化算法进展研究.docx

可扩展机器学习中的并行与分布式优化算法进展研究

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2可扩展机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3并行计算与分布式计算基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4优化算法在机器学习中的核心地位．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.5本文研究内容与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

二、可扩展机器学习及其优化挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1数据规模与模型复杂度增长趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2单机计算资源局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3传统优化算法在可扩展场景下的瓶颈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.4并行与分布式优化的必要性与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.5主要挑战与难点剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

三、并行优化算法关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1数据并行策略及其实现机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2模型并行方法及其架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3融合数据与模型并行的混合并行方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.4矢量化与内存优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.5并行环境下的通信开销与负载均衡问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

四、分布式优化算法理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1基于中心化主从架构的分布式优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2基于去中心化/对等网络的分布式优化范式．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.3梯度下降法的分布式变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.4基于子梯度或投影的分布式求解技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.5分布式优化中的收敛性与稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

五、典型并行与分布式优化算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.1经典并行优化算法及其改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.2先进分布式优化框架分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.3针对特定问题的优化算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.4基于模型压缩与知识蒸馏的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

5.5融合深度学习与传统优化的混合并行/分布式算法．．．．．．．．．．．49

六、算法性能评估与实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

6.1评估指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

6.2实验平台与环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

6.3基于基准数据集的算法对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

6.4大规模真实场景应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

6.5实验结果讨论与局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

七、当前挑战与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

7.1算法理论深化与收敛性保证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

7.2弱一致性环境下的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

7.3非独立同分布数据场景下的适应性优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

7.4资源受限与异构环境的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

7.5新