读书摘要
《跨数据中心机器学习：赋能多云智能数算融合》这本书聚焦于跨数据中心的机器学习技术，深入探讨了如何在多云环境下实现智能数据计算与融合。
书中首先介绍了跨数据中心机器学习的概述，包括分布式机器学习的基本概念，以及国内外在该领域的发展现状。通过对并行模式、通信范式和通信优化技术的讲解，为读者构建了该领域的基础框架。
在高效通信架构章节中，详细阐述了分层参数服务器通信架构，包括架构设计方案、运行流程与通信模型，以及主要操作原语。还介绍了不同的部署模式与适用场景，并对其进行了实验与性能评估。
同步优化算法部分涵盖了系统模型与基础同步优化算法，包括全同步通信算法的设计与实现，以及实验与性能评估。此外，还讨论了面向受限网络通信的同步算法。
压缩传输机制章节讲解了稀疏化与量化基本概念，双向梯度稀疏技术，以及混合精度传输技术，并对这些技术进行了实验与性能评估。
梯度传输协议章节中，对研究动机、协议设计及其挑战进行了深入探讨，包括近似梯度分类算法和差异化梯度传输协议的设计。
书中还涉及异构数据优化算法、联邦组同步算法设计与实现等内容，通过丰富的实验与性能评估，展示了各种算法和技术在跨数据中心机器学习中的应用效果。
总体而言，这本书为从事云计算、机器学习和大数据等领域的专业人士提供了宝贵的技术参考，有助于推动多云环境下智能数据计算与融合的发展。
三级读书目录
第一部分：基础概念与架构
• 第1章：跨数据中心机器学习概述
• 1.1分布式机器学习
• 1.1.1基本概念
• 1.1.2国内外发展现状
• 1.2跨数据中心分布式机器学习
• 1.2.1产业发展背景及需求
• 1.2.2基本架构
• 1.2.3面临的关键挑战
• 1.3本书的章节结构
• 第2章：高效通信架构
• 2.1分层参数服务器通信架构
• 2.1.1架构设计方案
• 2.1.2运行流程与通信模型
• 2.1.3主要操作原语
• 2.2部署模式与适用场景
• 2.3实验与性能评估
第二部分：算法与机制
• 第3章：同步优化算法
• 3.1系统模型与基础同步优化算法
• 3.1.1系统模型
• 3.1.2全同步通信算法
• 3.1.3实验与性能评估
• 3.2面向受限网络通信的同步算法
• 3.2.1研究现状
• 3.2.2实验与性能评估
• 第4章：压缩传输机制
• 4.1稀疏化与量化基本概念
• 4.2双向梯度稀疏技术
• 4.2.1梯度稀疏技术
• 4.2.2稀疏同步技术
• 4.2.3冗余梯度修正技术
• 4.3混合精度传输技术
• 4.4实验与性能评估
• 第5章：梯度传输协议
• 5.1研究动机
• 5.2协议设计及其挑战
• 5.3近似梯度分类算法
• 5.3.1算法设计
• 5.3.2分类阈值动态衰减技术
• 5.4差异化梯度传输协议的设计
• 5.4.1基于优先级的差异化传输
• 5.4.2差异化接收方法
• 5.5实现和部署
• 5.5.1 DGT通信中间件的功能实现
• 5.5.2 DGT通信中间件的跨数据中心部署
• 5.6实验与性能评估
• 第6章：流量传送调度
• 6.1基于动态通信调度的通信覆盖机制
• 6.1.1研究动机
• 6.1.2问题建模
• 6.1.3通信覆盖机制设计
• 6.1.4实现和部署
• 6.1.5实验与性能评估
• 6.2光广域网中的在线流量调度
• 6.2.1研究动机
• 6.2.2任务内调度
• 6.2.3任务间调度
• 6.2.4算法性能分析
• 6.2.5仿真结果与分析
第三部分：优化与应用
• 第7章：异构数据优化算法
• 7.1研究现状
• 7.2系统模型
• 7.3联邦组同步算法设计与实现
• 7.3.1算法设计动机
• 7.3.2算法设计与实现
• 7.4组节点选择算法设计与实现
• 7.4.1问题建模与分析
• 7.4.2算法设计与实现
• 7.5算法的收敛性与效率分析
• 7.5.1算法收敛性分析
• 7.5.2算法效率分析
• 7.6实验与性能评估
• 第8章：总结与展望
• 8.1总结
• 8.2展望
• 附录A：缩略语对照表