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Distributed Machine Learning —— Parameter Server

GItBook的链接是我的一些读书笔记，欢迎大家一起来讨论。

Parameter Server for Distributed Machine Learning，NIPS 2013 worksshop

知乎上看到最多的一篇。中间关于convergence的推导我还没完成，但是大致思路差不多。

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Communication Efficient Distributed Machine Learning with the Parameter Server，NIPS 2014

提出了Delayed Block Proximal Method，使用了 1)block（每个worker每次update 1 block of parameter 2) bounded-delay和 3)用户自定义filter来放宽数据一致性。 和2013年最早的那一篇相比，感觉大方向都一致，然后将block特性和filter描述的更加详细。

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Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server，OSDI 2014

这篇OSDI上的文章就更加倾向于系统介绍，和前面一篇互为补充。在一致性、容错上描述更多，ranged-based vector clock，anticlockwise neighbour，replication。还提到了会和YARN类似的资源管理器合并。

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