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Kubeflow分散式機器學習之研究

為了解決gtx1650 4g的問題，作者林威嶔 這樣論述：

機器學習隨著準確度提高，模型深度會越來越深，輸入的數據量也會越來越大，計算量將會大到無法以一台電腦完成計算，因此需要多台電腦進行聯機運算，實現分散式機器學習。Kubernetes自動部屬容器管理軟體則可以將多臺電腦整合為一個集群，而在Kubernetes基礎上開發出的Kubeflow可以以圖形化的介面來進行管理，內部整合Jupyter Notebook、TensorFlow等多種機器學習相關套件。本研究將會以Kubernetes與Kubeflow所搭建的集群為基本環境，容器方面將會使用Docker虛擬容器，並透過Jupyter Notebook以TensorFlow撰寫分散式訓練。研究集群中

以不同速率處理資料的設備能否有效配合，比較在保有相同準確率下，因設備運算速度的差異對整體運算時間所帶來的影響，分析不同設備彼此搭配的有效程度。未來的研究目標是研究出如何提高不同設備彼此搭配的有效程度。最終本論文發現在達到相同準確度下若想縮減訓練時間，異步訓練是優於同步訓練的，且異步訓練若想完成縮減訓練時間的工作，最多只能接受訓練機器之間有近三倍的效能差異。