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IBM Research 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的40多亿个广告数据集来训练逻辑回归分类器，在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML，能够在91.5秒内训练出逻辑回归分类器，比之前谷歌的最佳结果快46倍。
IBM希望让机器学习的速度和打响指的速度一样快。
在IBM THINK会议上，IBM Research 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的40多亿个广告数据集来训练逻辑回归分类器，在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML，能够在91.5秒内训练出逻辑回归分类器，比之前谷歌的最佳结果快46倍，后者在Google Cloud平台上使用TensorFlow在70分钟内训练出相同的模型。
英伟达CEO黄仁勋与IBM高级副总裁John Kelly
IBM研究公司负责非易失性存储器的经理Haris Pozidis在接受一家媒体采访时表示，这篇论文概述的结果是最近几年研究的顶峰。Pozidis说：“当我们开始做这件事情的时候，是为了使机器学习更容易被人们接受，并且使机器学习比过去和现在快得多。”
这个由人工智能软件提供动力的新库被称为IBM Snap Machine Learning(简称Snap ML)，因为它训练模型的速度“比你打拍子的速度快”，它为现代CPU/GPU计算系统上流行的机器学习模型提供了高速训练。由此带来的好处包括降低了用户的云成本、减少了精力投入和缩短了实现时间。
IBM的Snap ML有三个核心元素
分布式培训：该系统是作为一个数据并行框架构建的，能够在大型数据集上进行扩展和训练，这对于大型应用程序是至关重要的。
GPU加速：IBM使用专门的解决方案来利用GPU的大规模并行体系结构，同时尊重GPU内存中的数据局部性，以避免大量的数据传输开销。它还利用了最近在异构学习方面的发展，使其具有可伸缩性，即使可以存储在加速器内存中的数据只有一小部分，也可以实现GPU加速。
稀疏数据结构：在认识到了人机学习数据集是稀疏的基础上，IBM的系统对算法进行了新的优化。
IBM研究数学家Thomas Parnell说：“大多数机器都具有异构的计算基础设施，但是我们分配培训的方式，在某种程度上是为了减少培训的不同模式之间必须进行的交流，这使我们能够避免通过网络传送大量数据的开销。”
Parnell说，对稀疏数据结构的支持是相当新颖的，在研究论文中进一步概述了这一点，并与现有的用于执行这类任务的库进行了一些比较。
IBM Research在91.5秒内将一个包含40多亿个训练示例的在线广告数据集用于逻辑回归分类器
特别地，IBM研究了Google的TensorFlow框架，该框架主要关注大规模线性模型上的机器学习。“TensorFlow非常灵活，”Parnell说，“它可以支持GPU加速，还可以从多个节点扩展。但我们发现TensorFlow的缺点之一是它对稀疏数据结构的支持相对有限。”
IBM研究人员的另一个发现是，在为这样大规模的应用程序部署GPU加速时，由于训练数据太大，而无法存储在GPU可用的内存中。这意味着在训练期间，需要有选择地处理数据，并反复地将数据移入和移出GPU内存。
在论文中，研究人员还探索了不同层次的平行性，IBM的研究员Celestine Duenner说：“第一个层次是将工作负载分布在集群中的不同节点上，第二层是在一个节点内的不同计算单元之间分配工作负载，第三层是使用单个计算单元提供的所有并行性。”
通信必须通过网络进行，但是可以对不适合单个机器内存的大型数据集进行训练。“我们使用分布式培训，这样我们就可以使用多台机器的聚合内存，”Duenner说，“我们使用最先进的技术来组织节点之间的工作，实现有效的通信。”
Parnell说，IBM最终的目标是加快机器学习的速度，并使计算机基础设施能够尽快商业化。他说：“训练时间的长短非常关键，因为云实例通常按小时计费，因此您使用它们的时间越长，您为它们支付的费用就越多。”
预计今年下半年，作为Power AI技术组合的一部分，IBM Research所研究的成果将能够商业化，IBM目前正在寻找对试点项目感兴趣的客户。
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