一种地理分布式机器学习参数服务器放置方法

摘要

本发明公开了一种地理分布式机器学习参数服务器放置方法，针对地理分布式机器学习(Geo‑DML)中的通信瓶颈问题，本发明通过聚类，根据物理距离和链路带宽将地理上分散在广域网拓扑中的工作节点划分为不同的簇(Cluster)。然后在各个簇中选取合适的节点作为该簇参数聚合的本地参数服务器(LPS,Local Parameter Server)，再选取合适的节点作为全局参数聚合的全局参数服务器(GPS,Global Parameter Server)，以减小通信开销。