参数服务器（Parameter Server, PS） 是一种用于分布式机器学习的经典架构，主要解决大规模模型训练中的参数存储和更新问题。在这种架构中，集群节点被分为两类：Worker（工作节点） 负责计算梯度，Server（服务节点） 负责存储和更新模型参数。 以下是参数服务器架构的主要优缺点分析： --- 一、 优点 (Pros) 1. 解决海量参数存储问题（模型并行） 分布式存储： 当模型参数量非常大（例如推荐系统中的大规模 Embedding 层，参数量可达万亿级），单机的内存无法容纳时，PS 架构可以将参数分片（Sharding）存储在多个 Server 节点上。 扩展性强： 可以通过增加 Server 节点的数量来线性扩展模型参数的存储能力。 2. 高效处理稀疏数据（通信优化） 稀疏更新： 在推荐系统、广告点击率预测（CTR）等场景中，特征往往非常稀疏（Sparse）。Worker 只需要从 Server 拉取（Pull）当前计算需要的参数，并只推送（Push）非零的梯度。这大大减少了网络通信量。 相比 All-Reduce 的优势： 对于极度稀疏的模型，PS 架构通...
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