集群中的掉队者（Stragglers）处理：分布式训练中慢节点检测与任务推测执行策略 大家好！今天我们来深入探讨分布式训练中一个非常关键的问题：掉队者（Stragglers）的处理。在分布式计算环境中，尤其是大规模机器学习训练中，总会存在一些节点表现不佳，导致整个训练过程被显著拖慢。这些节点就被称为掉队者。 掉队者的出现原因多种多样，例如硬件故障、网络拥堵、资源竞争、甚至是数据倾斜等等。它们的共同特征是，完成同样的工作需要更长的时间，从而阻塞了整个集群的进展。因此，如何有效地检测和处理掉队者，对于提高分布式训练的效率至关重要。 我们今天的讨论将围绕以下几个方面展开： 掉队者问题的定义和影响 掉队者检测方法 任务推测执行策略 实际应用案例和代码示例 未来发展方向 1. 掉队者问题的定义和影响 定义: 掉队者是指在分布式计算环境中，相对于其他节点而言，完成任务所需时间过长的节点。这种延时可能是由于多种因素引起的，包括但不限于： 硬件问题: CPU过载、内存不足、磁盘I/O瓶颈。 软件问题: 驱动程序bug、配置错误、进程冲突。 网络问题: 网络拥堵、带宽限制、丢包。 资源竞争: 其他进程占 …