作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的广泛应用，其模型的规模也越来越大，训练所需要的时间也越来越长。为了加快训练速度，参数服务器（Parameter Server）模式被提出，将神经网络训练过程中的参数分配到多个计算机上，并通过统一的管理器进行调度和通信，从而减少了不同机器之间的通信开销，加快了训练过程。但是，由于参数服务器模式的数据集并行的方式，导致在训练时需要对不同batch的数据进行划分，因此需要对训练脚本进行改造，增加数据集并行的功能。本文详细介绍Facebook AI研究院所做的大规模参数服务器上神经网络训练优化相关的工作。
2.背景介绍
参数服务器（Parameter Server）模式是在Facebook AI实验室开发出的一种分布式并行训练模式。该模式将神经网络训练过程中的参数分配到多个计算机上，并通过统一的管理器进行调度和通信，从而减少了不同机器之间的通信开销，加快了训练过程。该模式的优点主要有以下几点：
可以利用多台机器的计算能力，加速训练过程；
使用参数服务器可以实现在线学习，即在不停止训练的情况下，可以继续添加新的数据并进行训练；
参数服务器模式下，可以有效避免不同机器之间的数据同步延迟，因此训练过程更稳定；
在参数服务器模式下，各个worker只负责更新自己的梯度，因此通信效率高。
使用参数服务器模式能够显著地加速深度学习模型的训练过程，但是这种模式也带来一些新的挑战。比如，在参