摘要： 
其中，SSGD算法每次依据来自 𝐾个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为 𝑏，则该算法等价于批量大小为 𝑏𝐾 的小批量随机梯度下降法。尽管梯度的计算可以被分摊到个计算节点上，然而梯度下降的迭代是串行的。每轮迭代中，Spark会执行同步屏障(synchronization barrier)来确保在各worker开始下一轮迭代前w已被更新完毕。如果存在掉队者(stragglers)，其它worker就会空闲(idle)等待，直到下一轮迭代。 阅读全文
其中，SSGD算法每次依据来自 𝐾个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为 𝑏，则该算法等价于批量大小为 𝑏𝐾 的小批量随机梯度下降法。尽管梯度的计算可以被分摊到个计算节点上，然而梯度下降的迭代是串行的。每轮迭代中，Spark会执行同步屏障(synchronization barrier)来确保在各worker开始下一轮迭代前w已被更新完毕。如果存在掉队者(stragglers)，其它worker就会空闲(idle)等待，直到下一轮迭代。 阅读全文