如何利用CPU集群优化深度神经网络的训练效率？

1、相关技术

智能哈希随机算法：莱斯大学计算机科学家提出，将权重二值化和量化方法结合，通过智能哈希随机算法解决搜索问题，可消除大多数乘法计算，将误差转换为乘法，在反向传播误差导数时也进行相应转换。

SLIDE算法：一种基于现代 CPU 的深度神经网络训练算法，克服了 AI 领域对专业级等效加速硬件的依赖，它根据神经元的激活情况，自适应地识别每次更新过程中的神经元，精确训练神经网络。

2、训练优势

成本效益高：对于一些公司而言，每周花费上百万美元用于微调和训练神经网络是沉重的负担，而使用 CPU 集群训练深度神经网络可以降低成本。

性能提升显著：在训练数以百万计参数的神经模型方面，SLIDE算法比在 NVIDIA V100 GPU 上优化的 TensorFlow 实现速度更快，例如在中等的 CPU 上训练一个约 2 亿参数的神经网络，比在 NVIDIA V100 GPU 上快。

3、应用场景

游戏领域：Uber AI Labs开源的一组进化算法代码，原本在720个CPU组成的集群上训练神经网络玩Atari游戏需要花费1个小时，现在在桌面级电脑上只需要4个小时。

推荐系统：大型推荐和NLP模型通常需要大量的存储空间或运行时间，使用CPU集群训练深度神经网络可以提高训练效率。

4、常见问题及解决方法

内存碎片问题：由于数据内存碎片会增加访问延迟，降低CPUs上的高速缓存利用率，可采用稀疏数据集和稀疏激活的方式，非零（non-zero）的数目采用不同的变量（variables）来储存，选择HOGWILD风格的并行模式，多个不同的线程同时处理数百个数据实例。

参数内存碎片问题：包括数据内存碎片和参数内存碎片，可通过合并内存碎片增加内存利用率，提高CPUs上的高速缓存利用率。

CPU集群深度神经网络利用多节点协同计算，在成本控制、性能提升等方面表现出色，且能应对多种复杂场景，虽存在内存碎片等问题，但通过合理策略可有效化解，为人工智能发展提供了有力支撑。