技术总结
本发明公开了一种通用机器学习算法模型训练方法、系统和计算节点，在初始化时，将所述机器学习算法模型划分为m个模型分区，将每个模型分区副本配置到一个对应的计算节点，计算节点根据配置的模型分区副本，获取输入数据对模型分区副本进行计算；计算节点将计算得到的模型参数信息上传到对应的参数服务器，参数服务器根据得到的模型参数信息计算模型参数，计算节点从参数服务器获取模型参数更新本地的模型参数。本发明的系统包括配置设备、计算节点和参数服务器，计算节点包括输入输出单元、计算单元和同步单元。本发明与具体机器学习算法无关，计算效率高。
技术研发人员：李锴
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
文档号码：201510206401
技术研发日：2015.04.26
技术公布日：2016.11.23