分布式机器学习中，参数服务器(Parameter Server)用于管理和共享模型参数，其基本思想是将模型参数存储在一个或多个中央服务器上，并通过网络将这些参数共享给参与训练的各个计算节点。每个计算节点可以从参数服务器中获取当前模型参数，并将计算结果返回给参数服务器进行更新。

为了保持模型一致性，通常采用下列两种方法：

将模型参数保存在一个集中的节点上，当一个计算节点要进行模型训练时，可从集中节点获取参数，进行模型训练，然后将更新后的模型推送回集中节点。由于所有计算节点都从同一个集中节点获取参数，因此可以保证模型一致性。每个计算节点都保存模型参数的副本，因此要定期强制同步模型副本，每个计算节点使用自己的训练数据分区来训练本地模型副本。在每个训练迭代后，由于使用不同的输入数据进行训练，存储在不同计算节点上的模型副本可能会有所不同。因此，每一次训练迭代后插入一个全局同步的步骤，这将对不同计算节点上的参数进行平均，以便以完全分布式的方式保证模型的一致性，即All-Reduce范式PS架构

在该架构中，包含两个角色：parameter server和worker

(相关资料图)

parameter server将被视为master节点在Master/Worker架构，而worker将充当计算节点负责模型训练

整个系统的工作流程分为4个阶段：

Pull Weights: 所有worker从参数服务器获取权重参数Push Gradients: 每一个worker使用本地的训练数据训练本地模型，生成本地梯度，之后将梯度上传参数服务器Aggregate Gradients：收集到所有计算节点发送的梯度后，对梯度进行求和Model Update：计算出累加梯度，参数服务器使用这个累加梯度来更新位于集中服务器上的模型参数

可见，上述的Pull Weights和Push Gradients涉及到通信，首先对于Pull Weights来说，参数服务器同时向worker发送权重，这是一对多的通信模式，称为fan-out通信模式。假设每个节点（参数服务器和工作节点）的通信带宽都为1。假设在这个数据并行训练作业中有N个工作节点，由于集中式参数服务器需要同时将模型发送给N个工作节点，因此每个工作节点的发送带宽（BW）仅为1/N。另一方面，每个工作节点的接收带宽为1，远大于参数服务器的发送带宽1/N。因此，在拉取权重阶段，参数服务器端存在通信瓶颈。

对于Push Gradients来说，所有的worker并发地发送梯度给参数服务器，称为fan-in通信模式，参数服务器同样存在通信瓶颈。

基于上述讨论，通信瓶颈总是发生在参数服务器端，将通过负载均衡解决这个问题

将模型划分为N个参数服务器，每个参数服务器负责更新1/N的模型参数。实际上是将模型参数分片（sharded model）并存储在多个参数服务器上，可以缓解参数服务器一侧的网络瓶颈问题，使得参数服务器之间的通信负载减少，提高整体的通信效率。

代码实现

定义网络结构：

class Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net,self).__init__()        if torch.cuda.is_available():            device = torch.device("cuda:0")        else:            device = torch.device("cpu")        self.conv1 = nn.Conv2d(1,32,3,1).to(device)        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.5).to(device)        self.conv2 = nn.Conv2d(32,64,3,1).to(device)        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.75).to(device)        self.fc1 = nn.Linear(9216,128).to(device)        self.fc2 = nn.Linear(128,20).to(device)        self.fc3 = nn.Linear(20,10).to(device)    def forward(self,x):        x = self.conv1(x)        x = self.dropout1(x)        x = F.relu(x)        x = self.conv2(x)        x = self.dropout2(x)        x = F.max_pool2d(x,2)        x = torch.flatten(x,1)        x = self.fc1(x)        x = F.relu(x)        x = self.fc2(x)        x = F.relu(x)        x = self.fc3(x)        output = F.log_softmax(x,dim=1)        return output

如上定义了一个简单的CNN

实现参数服务器：

class ParamServer(nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()        self.model = Net()        if torch.cuda.is_available():            self.input_device = torch.device("cuda:0")        else:            self.input_device = torch.device("cpu")        self.optimizer = optim.SGD(self.model.parameters(),lr=0.5)    def get_weights(self):        return self.model.state_dict()    def update_model(self,grads):        for para,grad in zip(self.model.parameters(),grads):            para.grad = grad        self.optimizer.step()        self.optimizer.zero_grad()

get_weights获取权重参数，update_model更新模型，采用SGD优化器

实现worker:

class Worker(nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()        self.model = Net()        if torch.cuda.is_available():            self.input_device = torch.device("cuda:0")        else:            self.input_device = torch.device("cpu")    def pull_weights(self,model_params):        self.model.load_state_dict(model_params)    def push_gradients(self,batch_idx,data,target):        data,target = data.to(self.input_device),target.to(self.input_device)        output = self.model(data)        data.requires_grad = True        loss = F.nll_loss(output,target)        loss.backward()        grads = []        for layer in self.parameters():            grad = layer.grad            grads.append(grad)        print(f"batch {batch_idx} training :: loss {loss.item()}")        return grads

Pull_weights获取模型参数，push_gradients上传梯度

训练

训练数据集为MNIST

import torchfrom torchvision import datasets,transformsfrom network import Netfrom worker import *from server import *train_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST("./mnist_data", download=True, train=True,               transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),               transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])),               batch_size=128, shuffle=True)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST("./mnist_data", download=True, train=False,              transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),              transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])),              batch_size=128, shuffle=True)def main():    server = ParamServer()    worker = Worker()    for batch_idx, (data,target) in enumerate(train_loader):        params = server.get_weights()        worker.pull_weights(params)        grads = worker.push_gradients(batch_idx,data,target)        server.update_model(grads)    print("Done Training")if __name__ == "__main__":    main()