小嘰導讀：在解決實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，很多人認為只要有機器學(xué)習算法就可以了，實(shí)際上要把一個(gè)算法落地還需要解決很多工程上的難題。本文將和大家分享如何從零開(kāi)始搭建一個(gè)GPU加速的分布式機器學(xué)習系統，介紹在搭建過(guò)程中遇到的問(wèn)題和解決方法。

一  背景

在云計算環(huán)境下，虛擬機的負載均衡、自動(dòng)伸縮、綠色節能以及宿主機升J等需求使得我們需要利用虛擬機(VM)遷移技術(shù)，尤其是虛擬機熱遷移技術(shù)，對于down time（停機時(shí)間）要求比較G，停機時(shí)間越短，客戶(hù)業(yè)務(wù)中斷時(shí)間就越短，影響就越小。如果能夠根據VM的歷史工作負載預測其未來(lái)的工作負載趨勢，就能夠尋找到合適的時(shí)間窗口完成虛擬機熱遷移的操作。

于是我們開(kāi)始探索如何用機器學(xué)習算法預測ECS虛擬機的負載以及熱遷移的停機時(shí)間，但是機器學(xué)習算法要在生產(chǎn)環(huán)境發(fā)揮作用，還需要很多配套系統去支持。為了能快速將現有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實(shí)現大規模計算，我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規模分布式機器學(xué)習系統，取名小諸葛，作為ECS數據中臺的異構機器學(xué)習算法加速引擎。搭載以上算法的小諸葛已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境上線(xiàn)，支撐阿里云全網(wǎng)規模的虛擬機的大規模熱遷移預測。

二  方案

那么一套完整大規模分布式系統機器學(xué)習系統需要哪些組成部分呢？

1  總體架構

阿里云全網(wǎng)如此大規模的虛擬機數量，要實(shí)現24小時(shí)之內完成預測，需要在端到端整個(gè)流程的每一個(gè)環(huán)節做優(yōu)化。所以這必然是一個(gè)復雜的工程實(shí)現，為了G效的搭建這個(gè)平臺，大量使用了現有阿里云上的產(chǎn)品服務(wù)來(lái)搭建。

整個(gè)平臺包含：Web服務(wù)、MQ消息隊列、Redis數據庫、SLS/MaxComputer/HybridDB數據獲取、OSS模型倉庫的上傳下載、GPU云服務(wù)器、DASK分布式框架、RAPIDS加速庫。

1）架構

下圖是小諸葛的總體架構圖。