机器之心报道
Angel 是一个基于 Parameter Server(PS)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它具有灵活的可定制函数 PS Function(PSF),可以将部分计算下推至 PS 端。PS 架构良好的横向扩展能力让 Angel 能高效处理千亿级别的模型。
Angel 具有专门为处理高维稀疏特征特别优化的数学库,性能可达 breeze 数学库的 10 倍以上。Angel 的 PS 和内置的算法内核均构建在该数学库之上。
Angel 擅长推荐模型和图网络模型相关领域(如社交网络分析)。下图是 Angel 和几个业界主流平台在稀疏数据、模型维度、性能表现、深度模型和生态建设几个维度的对比。Tensorflow 和 PyTouch 在深度学习领域和生态建设方面优势明显,但在稀疏数据和高维模型方面的处理能力相对不足,而 Angel 正好与它们形成互补,3.0 版本推出的 PyTorch On Angel 尝试将 PyTorch 和 Angel 的优势结合在一起。