腾讯Angel平台是腾讯大数据的第三代计算平台。腾讯Angel平台使用Java和Scala语言开发，面向机器学习的高性能分布式计算框架，采用参数服务器架构，解决了上一代框架的扩展性问题，支持数据并行及模型并行的计算模式，能支持十亿级别维度的模型训练。

腾讯Angel平台简介：

Angel还采用了多种业界最新技术和腾讯大数据自主研发技术，如SSP(Stale synchronous Parallel)、异步分布式SGD、多线程参数共享模式HogWild、网络带宽流量调度算法、计算和网络请求流水化、参数更新索引和训练数据预处理方案等。这些技术使Angel性能大幅提高，达到常见开源系统Spark的数倍到数十倍，能在千万到十亿级的特征维度条件下运行。

腾讯Angel平台特色介绍：

1、ParameterServer 功能

基于 Matrix/Vector 的模型自动切分和管理，兼顾稀疏和稠密两种格式

支持对 Model 进行 Push 和 Pull 操作，可以自定义复杂的 psFunc

提供多种同步控制机制(BSP/SSP/ASP)

2、开发运行

语言支持：系统基于 Scala 和 Java 开发，用户也可以自由选择

部署方便：可以直接在 Yarn 社区版本中运行，也支持本地调试模式

数据切分: 自动切分读取训练数据，默认兼容了 Hadoop FS 接口

增量训练：训练过程中会自动 Checkpoint，而且支持加载模型后，增量训练

3、PS Service

只启动 PSServer 和 PSAngent，为其他分布式计算平台提供 PS 服务

基于 PS-Service，不需要修改 Spark 核心代码，直接开发 Spark-on-Angel 算法，该模式无缝支持 Breeze 数值运算库

4、算法库

集成 Logistic Regression，SVM，KMeans，LDA，MF，GBDT 等机器学习算法

多种优化方法，包括 ADMM，OWLQN，LBFGS 和 GD

支持多种损失函数、评估指标，包含 L1、L2 正则项

5、算法优化

LDA 采用了 F+LDA 算法用于加速采样的速度，同时利用流式参数获取的方法减少网络参数获取的延迟

GBDT 使用两阶段树分裂算法，将部分计算转移到 PS，减少网络传输，提升速度