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機器學習領域內(nèi)的多數(shù)模型均需要通過迭代計算以求解其最優(yōu)參數(shù)，而MapReduce模型在迭代計算中的缺陷不足導致其在迭代計算中無法得到廣泛應用。為解決上述矛盾，基于MapReduce模型提出并實現(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階段的基礎上，新增了Iterate階段以及相關通信協(xié)議，實現(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MapReduce狀態(tài)機進行增強，實現(xiàn)了節(jié)點任務的重用，避免了迭代過程中節(jié)點任務重復創(chuàng)建、初始化以及回收帶來的性能開銷；在任務節(jié)點實現(xiàn)了數(shù)據(jù)緩存，保障了數(shù)據(jù)的本地性，并在Map節(jié)點增加了基于內(nèi)存的塊緩存機制，進一步提高訓練集加載效率，以提高整體迭代效率。基于梯度下降算法的實驗結果表明：MRI模型在并行迭代計算方面性能優(yōu)于MapReduce模型。
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