我来教你什么是百度凤巢系统。

寒冬刚过，当下正是全球紧张抗击新型冠状病毒疫情的特殊时期。3月2日早上7点，百度研究院(西雅图)办公室开展了一场远程学术报告，百度研究员向正在美国德克萨斯州奥斯丁市召开的MLSys(机器学习和系统结合的顶级AI学术会议)听众远程讲述了百度的论文。这篇论文介绍了百度最先进的凤巢广告系统的AI技术：Distributed Hierarchical GPU Parameter Server for Massive Scale Deep Learning Ads Systems。

这篇论文首先回顾了百度从2010年以来在广告技术中做的一系列世界领先的AI创新工作：

1、2010年，百度开始使用分布式超大规模机器学习模型和分布式参数服务器存储学习模型。

2、2013年，百度开始使用分布式超大规模深度学习模型，参数达到了千亿级。

3、2014年以来，百度开始开展大规模向量近邻检索(ANN)技术和最大内积检索(MIPS)技术研究并用于商用。(注：百度科学家因MIPS工作获得AI顶级学术会议NIPS2014最佳论文奖。)百度广告AI团队开始广泛使用ANN与MIPS技术来提高广告召回质量。

4、在2019年夏天美国阿拉斯加州举办的数据挖掘顶级学术会议KDD上，百度发表了使用近邻检索和最大内积检索技术来极大提高百度广告效果的论文：MOBIUS: Towards the Next Generation of Query-Ad Matching in Baidu’s Sponsored Search。

5、2017年以来，百度广告AI团队开始尝试使用分布式GPU系统(4-8块GPU卡)来取代已经在百度使用了10多年的MPI CPU集群。这是本篇论文的内容。

论文主要讲述如何用小型的GPU-SSD集群来训练千亿参数模型。

在众多机器学习应用中，模型的大小通常在“数万”或“百万”这个数量级上。特别大的模型比如ResNet-152(6千万)和BERT-Large(3亿)也远远不到千亿这个量级。百度广告搜索结合了用户特征，查询关键词特征，广告特征等信息，输入参数的维度可以达到数千亿，要应用千亿维的数据来预测广告点击率就需要用到千亿参数的模型。千亿个参数就意味着需要10TB(10万亿字节)才能储存这些模型参数。这么大规模的机器学习以往需要数百台的计算节点来处理，由于当前最先进的GPU也只有32 GB的显存，完全不可能将千亿模型完整放进GPU。因此，尽管GPU相对CPU有非常好的加速优势，但是一直以来工业界没有办法用GPU来训练广告点击模型。

论文回顾了2015年百度用哈希技术来减小模型的尝试。实验表明合适的哈希方法可以有效地减小模型大小，用哈希技术与深度学习结合的方法能显著地提高逻辑回归模型的准确率，并且模型可以非常小，单机就可以装下。但是基于哈希技术的模型压缩并不是无损的，要更近一步提高准确率的话，就还是需要用到原始千亿维向量来训练深度学习模型。

自从2017年以来，百度广告AI团队创造性地结合了GPU和SSD (即固态硬盘)，在业界首次提出用分布式层级参数服务器的方案来解决千亿模型参数的训练难题。其中一个很大的难题是SSD的读取速度比内存要慢一到两个数量级。百度广告AI技术团队克服了一系列艰巨的技术难题，经过较长研发迭代周期，从系统层面圆满的解决了一系列的技术难题，在全世界首次实现了商用的GPU-SSD大规模深度学习广告系统。

目前使用的分布式层级参数服务器只需要4个GPU节点，训练速度就能比150个CPU节点的计算集群快2倍，性价比高9倍!这大大提高了研究人员试验和验证新模型的效率，使得更多得研究员和工程师能同时在更短的时间用更少的资源来迭代新的策略。同时，分布式层级参数服务器的可扩展性也很强，论文中使用1、2、4个GPU节点来测试，都表现出了几乎理想的线性的效率提升，这也使得未来训练更大数量级的模型成为可能。

此外，这篇论文的第一作者赵炜捷博士是百度研究院美研的第一批博士后。该博士后项目由百度CTO兼百度研究院院长王海峰博士支持下设立，目的是让刚毕业的博士可以在百度研究院心无旁骛开展基础研究。

论文中的系统也与百度飞桨深度学习平台深度结合，为中国完全自主知识产权的深度学习平台贡献了力量。