In der Welt der Algorithmen spielt die Berechnungskomplexität eine zentrale Rolle. Sie gibt einen Einblick, wie viel Rechenaufwand erforderlich ist, um einen bestimmten Algorithmus auszuführen. Dieser Beitrag führt durch die Grundlagen der Berechnungskomplexität und zeigt anhand von Python-Code und mathematischen Beispielen, wie die Laufzeit von Algorithmen abgeschätzt werden kann.
In der modernen Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz spielen neuronale Netzwerke eine zentrale Rolle. Mit der wachsenden Komplexität und Größe dieser Modelle steigt jedoch auch der Bedarf, das Training effizient auf mehrere Maschinen zu verteilen. Hierbei erweisen sich Parameter-Server als unverzichtbares Werkzeug, um die enormen Rechenanforderungen durch verteiltes Training zu bewältigen. Parameter-Server ermöglichen es, die Berechnungen auf mehrere Rechner (Worker-Knoten1) aufzuteilen und die Modellparameter zentral zu speichern und zu aktualisieren.
sequenceDiagram
participant DB as Datenbank
participant W1 as Worker 1
participant W2 as Worker 2
participant PS as Parameter-Server
DB->>W1: Sendet Trainingsdaten
DB->>W2: Sendet Trainingsdaten
W1->>PS: Sendet Gradienten
W2->>PS: Sendet Gradienten
PS-->>W1: Aggregierte & aktualisierte Parameter
PS-->>W2: Aggregierte & aktualisierte Parameter