【重磅】新一代Angel正式开源，性能超越XGBoost和Spark

经过漫长的准备和打磨，新一代的Angel终于开源了！新一代的Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾业界的高可用性和学术界的创新性，欢迎分布式架构师，算法工程师和数据科学家一起深入使用和协同开发，激发机器学习领域更多的创新应用和良好生态。

作为一个高维度的分布式机器学习框架，Angel的第一次对外亮相是在去年的五月（面向高维度的机器学习计算框架-Angel），并在去年12月份KDDChina大会上（腾讯大数据第三代高性能计算平台-Angel），宣布将全面进行开源。

为了迎接对外开源，团队成员对Angel进行了多次重构和升级，可谓是淬火重炼。在此期间，Angel的架构反复改进，性能持续提升。开源前夕，它的性能已经超越了XGBoost和Spark。新一代的Angel，性能更快，功能更强，开发更方便。其改进主要集中在三方面：

生态性

引入PSAgent，支持PS-Service，便于接入其它机器学习框架。

函数性

融合函数式编程特性，自定义psFunc，利于开发复杂算法。

灵活性

支持Spark-on-Angel，Spark无需修改内核，运行于PS模式之上。

本文将从架构和性能两方面，对新一代Angel，做一个初步的介绍，让大家了解它的改进。关于更加具体和深入的介绍，还请点击文末“阅读原文”移步GitHub。

1. PSService

在新一代的Angel开发中，我们对系统进行了一次重要的升级，引入了PSAgent，对PSServer的服务端进行隔离，从而提供了PS-Service的功能。升级后，系统的架构设计如下：

引入PSAgent后，PSClient不再直接和PSServer打交道了，而是通过PSAgent来沟通。作为新加的中间层PSAnget，有如下几个特性：

• 对外屏蔽了PSServer中的模型分片，路由以及模型重组等复杂细节，提供了封装好的模型操作接口

• 内置了Hogwild!机制，包含模型缓存和模型预取等性能优化

• 提供了模型缓存（Cache）的更新和合并的功能，大大降低网络通信开销

PSAgent的引入，解耦了PSServer和Worker，使得Angel具备了PSService的能力。Angel的PSServer，不再只服务于Angel的Client，其它机器学习框架，只要实现AngelPSClient接口了，都能可以接入Angel。

2. psFunc

标准Parameter Server功能之一，就是要提供Model的拉取（pull/get）和推送（push/update）。 很多早期PS，拿HBase，Redis等分布式存储系统，简单改改，进行模型的更新和获取，就搭建了一个简单的PS系统。

但实际应用中，算法对PSServer上的参数获取和更新，却远远不只这么简单，尤其是当复杂的算法需要实施一些特定的优化的时候，简单的PS系统，就完全不能应对这些需求了。

为了解决类似的问题，Angel引入和实现psFunc的概念，对远程模型的获取和更新的流程进行了封装和抽象。它也是一种用户自定义函数（UDF），但都和PS操作密切相关的，因此被成为psFunc，简称psf，整体架构如下：

3. Spark on Angel

作为目前非常流行的分布式内存计算框架，Spark 的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一，是其不可变性，它可以规避分布式环境下复杂的各种奇奇怪怪的并行问题，快速开发各种分布式数据处理算法。然而在机器学习的时代，这个设计反而制约了Spark的发展。因为机器学习的核心是迭代和参数更新，而RDD的不可变性，不适合参数反复多次更新的需求，因此诸多Spark机器学习算法的实现，非常的曲折和不直观。

现在，基于Angel提供的PSService和psFunc，Spark可以充分利用Angel的PS，用最小的修改代价，具备高速训练大模型的能力，写出更加优雅的机器学习算法代码。

Spark on Angel实现的基本架构设计如下：

可以看出，该实现非常灵活，它对Spark没有任何侵入式的修改，是一种插件式设计，因此完全兼容社区Spark，对原生Spark的程序不会有任何影响。它的基本执行流程如下

1. 启动SparkSession

2. 初始化PSContext，启动Angel的PSServer

3. 创建PSModelPool, 申请到PSVector

4. 核心调用：在RDD的运算中，直接调用PSVector，进行模型更新。这将使得真正运行的Task，调用AngelPSClient，对远程PSServer进行操作。

5. 终止PSContext

6. 停止SparkSession

关于Spark on Angel的具体开发，可参考：Github《Spark on Angel编程手册》。在线上，基于真实的数据，我们对Spark on Angel和Spark的做了性能对比测试，结果如下：

显而易见，Spark on Angel能轻松获得30%或更多的加速比，越复杂的算法和模型，性能提高的比例越大。虽然PSServer会耗费了额外的资源，但是比起算法编写的便捷和性能的提升，这是划算的。对于Spark的老用户，这是低成本切入Angel的一个途径，也是算法工程师基于Spark实现高难度算法的优雅姿势。

新版本的Angel，添加了诸多新功能，最终的目的，就是让算法工程师能更加从容地进行算法优化，融入更多的算法的Trick，让算法的性能，得到了一个飞跃的提升。

相关性能的细节数据，在Github的各个算法介绍文档都可以看到，欢迎点击文末“阅读原文”移步GitHub。

1.GBDT

众所周知，XGBoost的强项之一，就是GBDT算法，性能飞快，使用简单，在众多算法比赛中，是选手们的最爱。尽管如此，Angel的GBDT算法，却还是超越了它，这是一个非常不错的性能背书。

• 性能比较

• 数据：腾讯内部某性别预测数据集，3.3×10^5 特征，1.2×10^8 样本

• 详细文档：GBDT on Angel

  
  

2.LDA

众所周知，LDA是一个非常消耗资源的主题模型算法，新一代的Angel，在LDA上的性能，不但超越了Spark，也已经超越了之前开源过的Petuum。（由于Petuum已经不开源多时，所以比对数据，这里就不再贴出了）

• 数据：PubMED

• 详细文档: LDA on Angel

  
  

3.GD-LR

LR是广告推荐中广泛应用的一个算法，Angel分别提供了利用Gradient Descent、ADMM两种优化方法计算的LR算法。这两种算法，无论是耗费的资源，还是性能、收敛速度，都远比原生的Spark实现优越。

• GD-LR

• 数据： 腾讯内部某推荐数据，5×10^7 特征，8×10^7 样本

• 详细文档： LR on Angel

• ADMM-LR

• 数据：腾讯内部某推荐数据，5千万特征，1亿样本

  
  

一把好的宝剑，经过千锤百炼，讲究的是刚柔并济，不但削铁如泥，也要有极好的韧性，百折不断。同样的，一个好的开源项目，也是如此。它不但需要有强大的功能和性能，也需要有良好的适配性，能形成好的生态。

超大样本和超高维度的机器学习，在腾讯的多个真实生产环境中，有着非常普遍的应用场景，这是Angel的切入点，但不是终点和约束，在未来，Angel还将深入到图计算和深度学习领域，借助开源的力量，做出更多的探索，无论是Wider还是Deeper的模型，Angel都希望能像天使一样，在多个机器学习框架上为它们提速，帮助各个业务提升效果，为腾讯AI的发展插上翅膀。

本文转载自「 腾讯大数据 」（ID: tencentbigdata）

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