TensorFlow分布式参数服务器（Parameter Server）是TensorFlow中用于实现分布式计算的一个重要组件。它主要用于处理大规模数据集和模型训练中的参数更新问题。
分布式参数服务器的作用
- 参数共享：在分布式训练中，多个计算节点需要共享相同的模型参数。
- 梯度聚合：将各个节点的梯度信息汇总，用于更新全局参数。
工作原理
- 参数服务器：维护全局参数的副本。
- 工作节点：执行计算任务，并定期向参数服务器发送梯度信息。
- 同步或异步更新：根据不同的策略，参数服务器可以同步或异步地更新全局参数。
应用场景
- 大规模数据集：当数据集过大，无法在一个机器上训练时。
- 大规模模型：当模型参数过多，无法在一个机器上存储时。
更多信息
如果您想了解更多关于TensorFlow分布式参数服务器的信息，可以访问官方文档。
TensorFlow分布式参数服务器架构图