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LinkedIn 开源 TonY,让 Hadoop 原生支持 TensorFlow

LinkedIn 开源 TonY 项目,允许用户在单个节点或大型 Hadoop 集群上构建基于 YARN 的 TensorFlow 应用程序解决方案。 TonY 的工作方式就像在 Hadoop 中的 MapReduce,执行 Pig 和 Hive 脚本的方法类似,为 TensorFlow 任务提供第一级支持。 TonY 由三个主要组件组成,客户端,ApplicationMaster 和 TaskExecutor。 它提供了 GPU 调度,精确资源请求,TensorBoard 支持和容错的四个主要功能。

LinkedIn 平台上有近 6 亿会员,随着深度学习技术的发展,LinkedIn 的人工智能工程师努力将人工智能应用于许多功能,如摘要或回复,其中许多是使用谷歌开发的。 构建了深度学习框架 TensorFlow。 一开始,LinkedIn 内部 TensorFlow 用户旨在小型应用程序和非托管的裸机上使用。但随着后期的开发,他们越来越意识到必须要让 TensorFlow 连接并使用 Hadoop 大数据平台上的计算和存储资源。 LinkedIn 的 Hadoop 集群拥有数百 PB 的数据,是开发深度学习应用程序的理想选择。

LinkedIn 开源 TonY,让 Hadoop 原生支持 TensorFlow

LinkedIn 开源 TonY,让 Hadoop 原生支持 TensorFlow

除了在 Hadoop 上执行基本的分散式 TensorFlow 之外,TonY 还实现了支持大规模训练的功能。 TonY 支持 GPU 调度,可以使用 Hadoop API 从集群请求 GPU 资源。 此外,它还支持高精度资源请求。 由于 TonY 可以请求不同的实体作为单独的组件,因此用户可以为每种实体类型请求不同的资源,即用户可以控制应用程序使用的资源。 它还可以帮助集群管理员避免浪费硬件资源。

转自 https://www.oschina.net/news/100015/tony-let-hadoop-support-tensorflow