近日，第四范式宣布將推出兩項算力黑科技：XGBoost++和pyGDBT。XGBoost是AI開發(fā)者所熟知的工具，XGBoost++可以在前者的基礎上，只修改一行代碼，即可輕松切換到異構計算模式，享受軟硬一體技術帶來的極致算力升級。而將于10月初發(fā)布的pyGDBT則從另一個維度給用戶帶來極致算力體驗，用戶只需基于類似scikit-learn的語法編寫python程序，即可通過智能調參框架，享受異構計算帶來的極致性能。
XGBoost++和pyGDBT的共同點在于，以往的AI開發(fā)中想要使用異構加速或實現(xiàn)高維離散場景的計算需要，必須具備深厚的AI技術基礎，而這兩款工具的易用程度讓數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、普通AI開發(fā)者即可輕松上手。這也讓第四范式離“AI for Everyone”的愿景更進一步。
第四范式FlashGBM：讓醫(yī)學、金融等高維離散場景計算提速10倍
第四范式FlashGBM是XGBoost++和pyGDBT的底層異構加速引擎，使用基于FPGA開發(fā)的GBM專用加速芯片，定制了配合該加速器的高性能軟件程序，尤其擅長處理復雜的高維離散特征。FlashGBM不僅實現(xiàn)了不同場景下平均10倍以上的加速，而且相比傳統(tǒng)的CPU方案，內置自動參數(shù)優(yōu)化功能，免去專家人工調參過程，自動調整至最優(yōu)性能，降低使用門檻，縮短建模周期。
FlashGBM有如下特性：
1. 為高維離散稀疏場景提供高性能支持，覆蓋傳統(tǒng)GBM難以覆蓋的場景。
2. 引入自動調參技術。用戶不需要手動調參來確定效率最優(yōu)情況下的參數(shù)組合。
3. 針對GBM訓練算法和FPGA本身架構特點做了深入的流水線優(yōu)化，避免cache bank conflict，提升訪存效率。
在測試實驗中(見上表)可以看到，不同場景的加速比從4.0x到26x不等，而平均加速比達到了12.5x。其中，互聯(lián)網(wǎng)廣告點擊率預測是一個典型的高維稀疏離散計算場景;該場景中存在大量離散特征，例如A用戶是否購買X商品，B用戶是否收藏Y商品;海量用戶與海量行為的交叉形成了超高維，例如千萬用戶與上百種行為交叉產(chǎn)生數(shù)十億維。在該場景下，F(xiàn)lashGBM的加速高達26倍。
FlashGBM通過PCIe從宿主機拿到數(shù)據(jù)，傳遞給計算核心，計算核心通過和板載內存交互來計算GBM的統(tǒng)計直方圖，并將結果送回宿主機內存。
第四范式XGBoost++：從XGBoost一鍵切換至FlashGBM高性能模式
XGBoost是Gradient Boosting的一種高效系統(tǒng)實現(xiàn)，作為開源系統(tǒng), XGBoost的社區(qū)很活躍，被廣泛使用。第四范式XGBoost++在FlashGBM底層框架上實現(xiàn)了與XGBoost兼容的接口。數(shù)據(jù)科學家可以零學習成本地切換到高性能FlashGBM模式，享受FPGA帶來的異構加速優(yōu)勢。
第四范式pyGDBT：打造易用的高維分布式機器學習框架
GDBT是第四范式自主研發(fā)的超大規(guī)模分布式機器學習框架，設計初衷是打造專門為分布式大規(guī)模機器學習設計的計算框架，兼顧開發(fā)效率和運行效率。相比主流開源架構，GBM在高維場景有百倍以上優(yōu)勢。即將發(fā)布的第四范式pyGDBT面向AI科學家的使用習慣，對GDBT進行了進一步整合和優(yōu)化，在建模效率、模型維度與效果、性能、易用性等幾個方面進行了升級：
1) 高效率: 針對反復調參調研的高成本，通過智能調參加速機制降低特征、模型調研周期。
2) 模型維度與效果: 通過集群計算框架和分布式訓練算法支持海量數(shù)據(jù)與高維模型，提升模型表達能力與效果。
3) 高性能：結合FlashGBM底層計算框架，提供了異構加速能力。
4) 易用性：提供了近似scikit-learn的python使用接口，AI建模人員可以快速實現(xiàn)代碼遷移和使用。
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