腾讯Angel是腾讯发布一款开源高性能分布式计算平台，可以更加高速精确的处理数据材料，其能力超过各类同行软件，如果你有兴趣，就来陈三网下载，学习源码吧！
功能特色
网络优化
Angel的网络解决方案使用的是香港科技大学的Chukonu。借助Chukonu，Angel可以通过网络流量再分配的方式，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，减少了窗口空闲等待时间。
整体架构
Angel的整体架构参考了谷歌的DistBelief，这是一种最初为了深度学习而设计、使用了参数服务器来解决巨大模型在训练时更新问题的架构。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。
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，以及灵活的同步协议，实现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，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。
3.Angel采用的Parameter Sever架构相比其它类型的架构更适合解决巨大模型中的参数更新问题；实际运行中相比参数更新方面有单点瓶颈的Spark平台，Angel能够取得成倍的性能优势，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人员提供了一个新选择。发展自己技术、扩大自己的平台的同时，腾讯也承诺未来的开源力度只会越来越大。
5.围绕Angel，腾讯还建立了一个小生态圈，可以支持Spark之上的MLLib，支持上亿的维度的训练；也支持更复杂的图计算模型。
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