tensorflow-內核-分佈式機制原理剖析

在探討tensorflow分佈式機制的之前，我們先要了解一下分佈式機器學習平臺的簡單作用。 分佈式機器學習的目標是將具有龐大數據和計算量的任務分佈式地部署到多臺機器上，以提高數據計算的速度和可擴展性，減少任務的耗時。 接下來，我們需要探討一下數據流模型。 早在2005年，Apache就實現了Hadoop分佈式系統的基礎架構，其核心設計———HDFS分佈式文件系統爲海量數據提供了存儲空間，而 Map

>>阅读原文<<