PaddleBox：百度基于GPU的超大规模离散DNN模型训练解决方案

PaddleBox是百度研发的基于GPU的超大规模离散DNN模型训练解决方案，旨在解决大规模离散DNN模型训练中的计算挑战。该方案结合高效的流水线调度架构和多机多卡的分布式架构，支持单机10TB级/多机数十TB模型训练，具有低成本、高性能、高稳定、灵活易用的多重优势。

首先，PaddleBox通过拉取SSD中的Sparse参数，实现了高效的参数拉取。由于稀疏参数的存储和查询，SSD IO密集型任务成为了瓶颈。而PaddleBox通过高效的流水线结构，实现了参数的高效存储和查询，大大提高了模型的训练效率。

其次，PaddleBox实现了分布式架构，以支持更大规模的模型和样本。通过参数分区存储的方式将稀疏参数sharding到多台机器上，构建分布式SSD参数服务器来实现更大规模的稀疏参数存储。同时，PaddleBox框架在网卡拓扑、通信协议等方面进行了软硬一体的整体设计，提高了多机通信效率。

此外，PaddleBox还通过算法创新，实现了梯度聚合和量化通信结合，通信量降为原来的1/4， 极大的提升了模型训练效率。这种算法创新使得PaddleBox在模型训练中具有更高的效率和稳定性。

PaddleBox在CTR模型训练中得到了广泛应用。CTR模型以Embedding Layer和 FC Layer为主，虽然与CV和NLP领域的经典模型相比网络结构并不复杂，但是庞大的参数规模、样本规模和大规模高维稀疏的特性为模型的高效稳定训练提出了多重挑战。PaddleBox通过高效的参数拉取、分布式架构和算法创新，解决了CTR模型训练中的计算挑战。

PaddleBox于2019年在百度凤巢首次上线，目前已在百度广告系统全面落地，覆盖搜索广告、信息流广告、联盟广告业务。相比传统CPU解决方案，资源性价比提升5~40倍。这得益于PaddleBox在GPU硬件上的高效利用和优化，使得超大规模离散DNN模型的训练变得可行且高效。

总的来说，PaddleBox作为百度基于GPU的超大规模离散DNN模型训练解决方案，通过高效的参数拉取、分布式架构和算法创新，解决了大规模离散DNN模型训练中的计算挑战。在CTR模型训练中得到了广泛应用，相比传统CPU解决方案具有更高的资源性价比。PaddleBox的成功应用为大规模离散DNN模型的训练提供了新的思路和方法，为深度学习领域的发展奠定了坚实基础。