ps-lite是一个参数服务器(ps)的实现。在有参数服务器之前，其实也就5年前，大部分分布式机器学习算法都是靠定期同步来实现的，比如MPI的all_reduce，或者map-reduce的reduce。定期同步有2个问题：
所以，后来async sgd出来之后，google提出了用参数服务器来避免所有进程在一个时间点上都停下来同步。而是利用参数服务器来共享参数，而每个训练进程只需要干2件事情：
word2vec是13年Google提出的一个新的类似于LDA的主题模型，用来做词的向量表示。word2vec包含cbow, skip-gram 2个算法。优化方法也有层次Softmax(HS)和负采样(NS)两种。为了体验一下ps-lite, 因此决定基于ps-lite来实现cbow的NS算法。
之前基于ps-lite实现了word2vec。下一步就是让这个算法能够分布式的跑起来。最简单的分布式方案大概是如下...
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本文标题：基于ps-lite实现分布式的word2vec
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