May, 2015

通过并行次模逼近进行图分区以加速分布式机器学习

TL;DR该论文提出了一种基于图分割的分布式计算算法,其可以有效降低数据分布式处理过程中的通信成本,实验结果表明该算法能够在机器学习系统中实现1.6倍的加速,并且消除90%的网络通信。