50万行代码量，腾讯开源框架Angel3.0发布，迈向全栈机器学习平台( 四 )
当前，TensorFlow、PyTorch 已经成为机器学习社区最主流的框架。腾讯表示，相比于 TensorFlow, PyTorch、Spark 等业界同类平台，它有如下特点：
Angel 是一个基于 Parameter Server（PS）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它具有灵活的可定制函数 PS Function（PSF），可以将部分计算下推至 PS 端。PS 架构良好的横向扩展能力让 Angel 能高效处理千亿级别的模型。
Angel 具有专门为处理高维稀疏特征特别优化的数学库，性能可达 breeze 数学库的 10 倍以上。Angel 的 PS 和内置的算法内核均构建在该数学库之上。
Angel 擅长推荐模型和图网络模型相关领域（如社交网络分析）。下图是 Angel 和几个业界主流平台在稀疏数据、模型维度、性能表现、深度模型和生态建设几个维度的对比。Tensorflow 和 PyTouch 在深度学习领域和生态建设方面优势明显，但在稀疏数据和高维模型方面的处理能力相对不足，而 Angel 正好与它们形成互补，3.0 版本推出的 PyTorch On Angel 尝试将 PyTorch 和 Angel 的优势结合在一起。
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