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Intel开源了基于Apache Spark的分布式深度学习框架BigDL

Intel 开源了基于 Apache Spark 的分布式深度学习框架 BigDL 。BigDL借助现有的Spark集群来运行深度学习计算，并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。

在 Xeon服务器上运行的测试结果表明，BigDL比其他开源框架 Caffe 、 Torch 和 TensorFlow 有显著的性能提升。BigDL速度可与主流GPU匹敌，而且能够扩展到数十个Xeon服务器。

BigDL库支持Spark 1.5、1.6和2.0版本，并容许将深度学习嵌入在现有的Spark程序中。BigDL库中有把Spark RDDs转换为BigDL DataSet的方法，并且可以直接与 Spark ML Pipelines 一起使用。

对于模型训练，BigDL使用了在多个执行器中执行单个Spark任务的同步小批量SGD（ Stochastic Gradient Descent ）。每个执行器运行一个多线程引擎并处理一部分微批次数据。在当前版本中，所有的训练和验证数据都存储到存储器中。

BigDL使用Scala开发，并参考了Torch的模型。像Torch一样，它有一个使用 Intel MKL 库进行计算的Tensor类。Intel MKL（Math Kernel Library）是由一系列为计算优化过的小程序所组成的库，这些小程序从 FFT （快速傅立叶变换）到矩阵乘法均有涉及，常用于深度学习模型训练。Module是另一个从Torch借鉴而来的概念，它的灵感来自Torch的 nn package 。Module代表单独的神经网络层、 Table 和 Criterion 。

BigDL提供了一个 AWS EC2镜像和一些示例，比如使用卷积神经网络进行文本分类，还有图像分类以及如何将在Torch或Caffe中预训练过的模型加载到 Spark中进行预测计算。来自社区的请求主要包括提供对 Python 的支持和 MKL-DNN （MKL的深度学习扩展）。

查看英文原文： Intel Open-Sources BigDL, Distributed Deep Learning Library for Apache Spark

感谢薛命灯对本文的审校。

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原文 http://www.infoq.com/cn/news/2017/01/bigdl-deep-learning-on-spark

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