雷鋒網 AI 科技評論按：日前，阿里巴巴正式開源分布式科學計算引擎 Mars。Mars 是由阿里巴巴統(tǒng)一大數據計算平臺 MaxCompute 研發(fā)團隊歷經一年多研發(fā)的基于張量的統(tǒng)一分布式計算框架，用其進行科學計算時，不僅使得完成大規(guī)模科學計算任務從 MapReduce 實現上千行代碼降低到 Mars 數行代碼，還能大幅度地提升科學計算性能。

對于科學計算領域來說，Mars 意義重大，其突破了現有大數據計算引擎的關系代數為主的計算模型，并將分布式技術引入科學計算、數值計算領域，極大地擴展了科學計算的計算規(guī)模和效率。目前，該引擎在阿里巴巴及其云上客戶的業(yè)務和生產場景中都的得到了應用。

作為新一代超大規(guī)模科學計算引擎，Mars 主要具備三項核心能力：

• 符合使用習慣的接口 ：Mars 通過 tensor 模塊提供兼容 Numpy 的接口，用戶可以只需將已有的基于 Numpy 編寫的代碼進行 import 替換，就可將代碼邏輯移植到 Mars，并直接獲得比原來大數萬倍規(guī)模，同時處理能力提高數十倍的能力。目前，Mars 實現了大約 70% 的常見 Numpy 接口。

• 可充分利用 GPU 加速 ：Mars 還擴展了 Numpy，充分利用了 GPU 在科學計算領域的已有成果——創(chuàng)建張量時，通過指定 gpu=True 就可以讓后續(xù)計算在 GPU 上執(zhí)行。

• 支持二維稀疏矩陣 ：創(chuàng)建稀疏矩陣的時候，通過指定 sparse=True 即可。以 eye 接口為例，它創(chuàng)建了一個單位對角矩陣，這個矩陣只有對角線上有值，其他位置上都是 0，所以，用戶可以用稀疏的方式存儲。

在系統(tǒng)設計方面，Mars 則具備以下四大特點：

第一，對科學計算任務采用分而治之的方式。

給定一個張量，Mars 會自動將其在各個維度上切分成小的 Chunk 來分別處理。對于 Mars 實現的所有的算子，都支持自動切分任務并行，這一自動切分過程在 Mars 這里被稱做 tile。

第二，采用延遲執(zhí)行機制和 Fusion 優(yōu)化。

目前，基于 Mars 的延遲執(zhí)行機制，Mars 編寫的代碼需要顯式調用 execute 觸發(fā)，不過用戶在寫中間代碼時，并不會需要任何的實際數據計算。這樣的好處是可以對中間過程做更多優(yōu)化，讓整個任務的執(zhí)行更優(yōu)。在優(yōu)化方面，Mars 目前主要使用了 fusion 優(yōu)化，即把多個操作合并成一個執(zhí)行。

第三，支持多線程模式、單機集群模式以及分布式等多種調度方式 ：

• 多線程模式：Mars 可以使用多線程在本地調度執(zhí)行 Chunk 級別的圖。對于 Numpy 來說，大部分算子都是使用單線程執(zhí)行，僅使用這種調度方式，也可使 Mars 在單機即可獲得 tile 化的執(zhí)行圖的能力，突破 Numpy 的單機內存限制，同時充分利用單機所有 CPU/GPU 資源，獲得比 Numpy 快數倍的性能。

• 單機集群模式： Mars 可以在單機啟動整個分布式運行時，利用多進程來加速任務的執(zhí)行。這種模式適合模擬面向分布式環(huán)境的開發(fā)調試。

• 分布式 ： Mars 可以啟動一個或者多個 scheduler以及多個 worker，而 scheduler 會調度 Chunk 級別的算子到各個 worker 去執(zhí)行。

第四，支持代碼向內和向外伸縮 ：Mars 靈活的 tile 化執(zhí)行圖配合多種調度模式，可以使得相同的 Mars 編寫的代碼隨意向內（scale in）和向外（scale out）伸縮：

• 向內伸縮到單機，可以利用多核來并行執(zhí)行科學計算任務；

• 向外伸縮到分布式集群，可以支持到上千臺 worker 規(guī)模來完成單機無論如何都難以完成的任務。

目前，Mars 實現了 tensor 的部分—— numpy 分布式化，實現了 70% 常見的 numpy 接口。而后續(xù)的 Mars 0.2 的版本，也正在嘗試將 pandas 分布式化，即將提供完全兼容 pandas 的接口，以構建整個生態(tài)。

Github 開源地址：

https://github.com/mars-project/mars

資料來源：阿里技術， https://mp.weixin.qq.com/s/CmAzifMBgkaytd17xknjig ? ?雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 雷鋒網

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