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機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的多數(shù)模型均需要通過迭代計(jì)算以求解其最優(yōu)參數(shù)，而MapReduce模型在迭代計(jì)算中的缺陷不足導(dǎo)致其在迭代計(jì)算中無法得到廣泛應(yīng)用。為解決上述矛盾，基于MapReduce模型提出并實(shí)現(xiàn)了一種可用于模型參數(shù)求解的并行迭代模型MRI。MRI模型在保持Map以及Reduce階段的基礎(chǔ)上，新增了Iterate階段以及相關(guān)通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了迭代過程中模型參數(shù)的更新、分發(fā)與迭代控制；通過對(duì)MapReduce狀態(tài)機(jī)進(jìn)行增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)任務(wù)的重用，避免了迭代過程中節(jié)點(diǎn)任務(wù)重復(fù)創(chuàng)建、初始化以及回收帶來的性能開銷；在任務(wù)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)緩存，保障了數(shù)據(jù)的本地性，并在Map節(jié)點(diǎn)增加了基于內(nèi)存的塊緩存機(jī)制，進(jìn)一步提高訓(xùn)練集加載效率，以提高整體迭代效率。基于梯度下降算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：MRI模型在并行迭代計(jì)算方面性能優(yōu)于MapReduce模型。
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