腾讯Angel平台 v1.0 官方正式版

腾讯Angel是腾讯发布一款开源高性能分布式计算平台，可以愈加高速精准的处置数据材料，其能力超越各类同行软件，假如你感兴趣，就来绿色资源网下载，学习网站源码吧！

腾讯Angel官方网站介绍

腾讯Angel 1.0是腾讯数据平台部与香港科技大学合作、北京大学参与一同开发的分布式计算框架，它的主要设计目的是为了支持超大维度的机器学习模型运算。

高性能分布式计算平台Angel功能特点

【互联网优化】

Angel的互联网解决方法用的是香港科技大学的Chukonu。借用Chukonu，Angel可以通过互联网流量再分配的方法，解决半同步的运算协调机制SSP中可能出现的快节点等待慢节点的问题，降低了窗口空闲等待时间。

【整体构造】

Angel的整体构造参考了Google的DistBelief，这是一种刚开始为了深度学习而设计、用了参数服务器来解决巨大模型在练习时更新问题的构造。参数服务器同样可用于机器学习中非深度学习的模型，如SGD、ADMM、LBFGS的优化算法在面临在每轮迭代上亿个参数更新的场景中，需要参数分布式缓存来拓展性能。

Angel 1.0软件优点

1.Angel的核心设计理念围绕模型。它将高维度的大模型切分到多个参数服务器节点，并通过高效的模型更新接口和运算函数，与灵活的同步协议，达成机器学习算法的高效运行

2.Angel基于Java和Scala开发，能在社区的Yarn上直接调度运行，并基于PS Service，支持Spark on Angel，将来将会支持图计算和深度学习框架集成。

3.Angel使用的Parameter Sever构造相比其它种类的构造更合适解决巨大模型中的参数更新问题；实质运行中相比参数更新方面有单点瓶颈的Spark平台，Angel可以获得成倍的性能优势，而且模型越大优势越明显。

4.腾讯开源的Angel给头疼于大规模机器学习模型计算的业内职员提供了一个新选择。进步自己技术、扩大我们的平台的同时，腾讯也承诺将来的开源力度只能愈加大。

5.围绕Angel，腾讯还打造了一个小生态圈，可以支持Spark之上的MLLib，支持上亿的维度的练习；也支持更复杂的图计算模型。

有关新闻

去年Angel发布时，腾讯平台部总经理、首席数据专家蒋杰对腾讯计算平台的进步经历做过介绍。2009到2011年的第一代平台主要目的是规模化，形成了TDW（腾讯分布式数据仓库）如此的构造；2012到2014年第二代平台主如果实时化，把大规模计算搬到平台上，支持了实时性强、规模大的业务需要，但基于Spark的数据练习就遇见了超大维度时出现瓶颈的问题。

如此，腾讯开始建设新的高性能计算框架，要能支持超大规模数据集，能完成十亿级别维度的练习。这就是腾讯的第三台计算平台Angel。围绕Angel，腾讯还打造了一个小生态圈，可以支持Spark之上的MLLib，支持上亿的维度的练习；也支持更复杂的图计算模型。

也就是依赖Angel，腾讯获得了2016年的Sort benchmark的排序的4项冠军，用98.8秒时间完成了100T数据的排序，刷新了四项世界纪录。2015年的这项排序时间还高达329秒。

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