中国的博客，走近我们的产品、技术和文化
Google 中国的博客，走近我们的产品、技术和文化
Google推出支持分布式计算的TensorFlow0.8
2016年4月14日
如今，
Google
已将机器学习运用到了多种产品中，并推出了能够加速机器学习模型改进与升级的
TensorFlow
开源系统。今天，
Google
推出
TensorFlow
0.8
，以满足用户对机器学习模型分布式训练的需求。
支持分布式计算的
TensorFlow 0.8
能够使用户在自己的机器学习基础结构中训练分布式模型。该系统以高性能的
gRPC
数据库为支撑（
gRPC
数据库支持同时对上百台机器进行训练），且与最近发布的
Google
云机器学习系统互补，使用户能够利用
Google
云平台，对其
TensorFlow
模型进行训练并提供服务。
配合
TensorFlow 0.8
的发布，
Google
还在
TensorFlow
模型库中发行了一款针对
Inception
图像分类神经网络的分布式训练程序。利用该分布式训练程序，
Google
能够使用
100
个
GPU
，在短短
65
小时内将
Inception
网络的精确度提高至
78%
。随着
GPU
数量的增加，系统的整体处理量可以得到提升，并且能够更快地计算出精确的结果。因此，即使是小型集群或一组设备也能因分布式
TensorFlow
受益。
TensorFlow
利用
100
个
GPU
将
Inception
训练的速度提高了
56
倍。
这个分散式训练程序还可以让用户通过使用如
Kubernetes
等集群管理系统，扩大训练规模。此外，用户在训练程序后，还可以通过在
Kubernetes
中使用
TensorFlow
服务，进行生产部署和推理加速。
除分布式
Inception
之外，
TensorFlow 0.8
还包括便于用户自行定义分布式模型的新型数据库。由于集群内的每个程序都能处理各种通用计算，因此
TensorFlow
的分布式结构大大提高了用户在定制模型时的灵活性。
Google
之前推出的
DistBelief
系统（与后续推出的很多系统类似）主要通过
“
参数服务器
”
管理共享模型的参数。该服务器的读写界面非常简单，便于用户获取和更新共享的参数数据。
包括参数管理在内，
TensorFlow
系统中所有的计算，均通过数据流图表呈现。该系统还可以将这些数据传输到不同设备上（如多核
CPU
、通用
GPU
和移动处理器等）。为了让
TensorFlow
系统便于使用，
Google
还在系统中包含了
Python
数据库，从而便于编写那些可在单一程序中运行并且能通过多个副本进行训练以扩大训练规模的模型。
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