在最近的几年中，人工智能随着神经网络的突破，得到了巨大的发展，特别在图像、分析、推荐等领域。
在人工智能快速发展的同时，计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题，也在不断升级。在这样的环境下，分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。
分布式人工智能，可以解决集中化人工智能的几个主要问题：
针对现有的分布式人工智能组件和框架的研究，可以看下几个主流框架的方案。
Tensorflow 的分布式方案
Tensorflow 底层数据是高性能的 gRPC 库，分布式集群的组件主要是三个部分：client、master、worker process。运用它的组件，可以形成两种主要的分布式部署模式： 单机多卡（single process） 和 多机多卡（multi-device process） 。方案出于 Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham 论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》。
它的部署和运作模式，如图 1-1 所示：
图 1-1 Tensorflow 单机单卡与多级多卡部署模式
对于普通的机器学习，单机单卡就可以进行运算，在运算规模不断升级的时候，就需要
对 tensoflow 的训练设计分布式结构。
机器学习在的参数训练，主要是两大过程：
在大规模的计算过程中，就需要进行集群计算，在小型规模的时候，可以使用单个机器，多个 CPU/GPU 来进行计算，在规模越来越大的时候，可以使用多个机器进行并行计算。
在 tensorflow 中分布式集群定义为一个“集群任务”（tf.train.ClusterSpec），将任务分布在不同的“服务器”（tf.train.Server）中，服务器中包含了“master”运行进程和”worker“计算进程。在分布式集群运算中，主要有以下结构：
Tensorflow 的多机多卡分布式模式，主要有以下几种：
根据 Tensorflow 的分布式机器学习方案，我们可以总结它存在的一些缺点，如下所示：
Spark 分布式机器学习
上面提到，Tensorflow 在机器学习并行计算的多层结构上，没有较好的解决方案，Spark 根据它在大数据领域的分布式框架，很好的解决了分层任务划分的处理。
在 Spark 中，计算模型可以设计成为有向无环图 DAG，无环图的顶点是 RDD，它是 Spark 的核心组件。RDD 是一种弹性的分布式数据集，它可以支持多个 RDD 分片的依赖、变换（transformation）和动作 (action)，它可以从从 RDD A 变换成为 RDD B，这个 transformation 就是 DAG 无环图的边。通过 DAG 的表示方法，表示计算模型，并且编译成为 Stage。这个模型的表示，如图 1-2 所示：
图 1-2 Spark 计算模型和 Stage 形成的 DAG 图
Spark 运用它的分布式机制，可以支持多个 Stage 并行计算，也能支持 Stage 下属 Stage 模型分层结构。Spark 基于它的 master-worker 架构，可以将 DAG 中的 stage 分割，指定到不同的机器上面执行任务。它的驱动器 driver 负责协调任务和调度器组件 scheduler，调度器分为 DAG 和 Task 调度器，用来分配 Task 到不同的运算单元。它的分布式并行运算流程，如图 1-3 所示：
图 1-3 Spark分布式并行计算分层
上图表示了在分布式 AI 的训练环节，通过 Driver 规划整体模型，通过节点 Executor 端分别计算，再回归汇总给 Driver，它们的具体要点如下所示：
通过 Spark 的分布式计算框架与机器学习 caffe 运算库进行结合，伯克利大学 Michael I. Jordan 组发布了论文《SparkNet: Training Deep Network in Spark》，他们开发了 SparkNet 库，它是基于 Spark 的深度神经网络架构，主要能力如下所示：
根据 Spark 的分布式机器学习机制，我们可以总结它存在的一些缺点，如下所示：
Google 联合学习方案
针对小型化设备，google 在一篇文章《Federated Learning: Collaborative Machine
Learning without Centralized Training>
它的工作原理如下所示：
这样工作的好处有如下部分：
原文链接：三种分布式人工智能主流框架方案对比
